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大數(shù)據(jù)熱詞科普（六）
2019-02-11
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在前面的文章中我們給大家介紹了不少關(guān)于大數(shù)據(jù)熱詞的科普知識，從中我們可以發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的熱詞之間都是有一些聯(lián)系的，如果我們學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的話了解這些詞匯以后就會(huì)不斷地激發(fā)靈感，下面我們繼續(xù)給大家介紹一下大數(shù)據(jù)的熱詞，希望能夠給大家?guī)韼椭?


首先我們給大家介紹的就是隨機(jī)森林，隨機(jī)森林經(jīng)常使用在機(jī)器學(xué)習(xí)中，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是一個(gè)包含多個(gè)決策樹的分類器， 并且其輸出的類別是由個(gè)別樹輸出的類別的眾數(shù)而定。隨機(jī)森林這個(gè)術(shù)語是1995年由貝爾實(shí)驗(yàn)室的所提出的隨機(jī)決策森林而來的。而隨機(jī)森林在大數(shù)據(jù)中的很多方面都有使用。


下面我們給大家介紹一下分治法，在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，分治法是一種很重要的算法。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個(gè)復(fù)雜的問題分成兩個(gè)或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題，然后一直繼續(xù)這個(gè)步驟，直到最后子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合并。這個(gè)技巧是很多高效算法的基礎(chǔ)，如排序算法，傅立葉變換。掌握了這些高效算法的基礎(chǔ)就能夠很好的使用分治法。


接著我們給大家介紹一下支持向量機(jī)的知識，支持向量機(jī)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，支持向量機(jī)是一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，通常用來進(jìn)行模式識別、分類、以及回歸分析。而SVM的主要思想是針對線性可分情況進(jìn)行分析，對于線性不可分的情況，通過使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉(zhuǎn)化為高維特征空間使其線性可分，從而使得高維特征空間采用線性算法對樣本的非線性特征進(jìn)行線性分析成為可能。而支持向量機(jī)在機(jī)器領(lǐng)域中使用十分多。


最后給大家講一講熵，所謂的熵指的是體系的混亂的程度，它在控制論、概率論、數(shù)論、天體物理、生命科學(xué)等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，在不同的學(xué)科中也有引申出的更為具體的定義，是各領(lǐng)域十分重要的參量。尤其是在熱力學(xué)中也涉及到熵的使用。


在這篇文章中我們給大家介紹了大數(shù)據(jù)的熱詞，大數(shù)據(jù)的熱詞有很多，這些熱詞也完善了大數(shù)據(jù)的各個(gè)方面的內(nèi)容，所以我們就多多學(xué)習(xí)這些知識，這樣我們才能夠做好大數(shù)據(jù)的工作。

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