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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，如果我們學習大數(shù)據(jù)的話了解這些詞匯以后就會不斷地激發(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森林，隨機森林經(jīng)常使用在機器學習中，在機器學習中，隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器， 并且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數(shù)而定。隨機森林這個術(shù)語是1995年由貝爾實驗室的所提出的隨機決策森林而來的。而隨機森林在大數(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，在計算機科學中，分治法是一種很重要的算法。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個復雜的問題分成兩個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的知識，支持向量機用于機器學習領(lǐng)域中，在機器學習領(lǐng)域，支持向量機是一個有監(jiān)督的學習模型，通常用來進行模式識別、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行線性分析成為可能。而支持向量機在機器領(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、生命科學等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，在不同的學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)的各個方面的內(nèi)容，所以我們就多多學習這些知識，這樣我們才能夠做好大數(shù)據(jù)的工作。

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