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機(jī)器學(xué)習(xí)處理問題如何選擇一個(gè)合適的算法？
2019-03-06
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我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)挖掘工作的時(shí)候，總會(huì)遇到很多的問題，而解決這些問題的方式有很多。如果需要我們用機(jī)器學(xué)習(xí)來處理，那么就需要我們根據(jù)算法去選擇一個(gè)合適的算法。但問題是，用機(jī)器學(xué)習(xí)處理問題，該如何選擇一個(gè)合適的算法呢？下面我們就給大家介紹一下選擇算法的流程，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)。


選擇算法是一個(gè)比較麻煩的事情，但是并不是不能選擇，選擇就需要我們十分細(xì)心，這樣我們才能夠選擇出一個(gè)合適的算法，以便于我們更好的處理問題。選擇算法首先需要分析業(yè)務(wù)需求或者場(chǎng)景，這一步完成以后，就需要我們初探數(shù)據(jù)，看看自己是否需要預(yù)測(cè)目標(biāo)值，如果需要的話，那么就使用監(jiān)督學(xué)習(xí)，當(dāng)然，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的時(shí)候，如果發(fā)現(xiàn)了目標(biāo)變量，如果是離散型，那么就使用分類算法，如果是連續(xù)型，那么就使用回歸算法。當(dāng)然，如果我們發(fā)現(xiàn)不需要預(yù)測(cè)目標(biāo)值，那么就使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)，具體使用的算法就是K-均值算法、分層聚類算法等其他算法。


當(dāng)我們充分了解數(shù)據(jù)及其特性，有助于我們更有效地選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法。采用以上步驟在一定程度上可以縮小算法的選擇范圍，使我們少走些彎路，但在具體選擇哪種算法方面，一般并不存在最好的算法或者可以給出最好結(jié)果的算法，在實(shí)際做項(xiàng)目的過程中，這個(gè)過程往往需要多次嘗試，有時(shí)還要嘗試不同算法。但是對(duì)于初學(xué)者，還是根據(jù)上面選擇算法的方式選擇算法為好。


說完了選擇算法的步驟，下面我們就說一下spark在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的優(yōu)勢(shì)，在大數(shù)據(jù)上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，需要處理全量數(shù)據(jù)并進(jìn)行大量的迭代計(jì)算，這要求機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)具備強(qiáng)大的處理能力。Spark與Hadoop兼容，它立足于內(nèi)存計(jì)算，天然的適應(yīng)于迭代式計(jì)算，Spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)，在這個(gè)平臺(tái)上，有我SQL式操作組件Spark SQL;功能強(qiáng)大、性能優(yōu)良的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Spark MLlib；還有圖像處理的Spark Graphx及用于流式處理的Spark Streaming等，其優(yōu)勢(shì)十分明顯。


優(yōu)勢(shì)一：在完整的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，有我們熟悉的SQL式操作組件Spark SQL，還有功能強(qiáng)大、性能優(yōu)良的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)、圖像計(jì)算及用于流式處理等算法。


優(yōu)勢(shì)二：在高性能的大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中，由于數(shù)據(jù)被加載到集群主機(jī)的分布式內(nèi)存中。數(shù)據(jù)可以被快速的轉(zhuǎn)換迭代，并緩存后續(xù)的頻繁訪問需求。基于內(nèi)存運(yùn)算，Spark可以比Hadoop快100倍，在磁盤中運(yùn)算也比hadoop快10倍左右。


優(yōu)勢(shì)三：這個(gè)算法能夠與Hadoop、Hive、HBase等無縫連接：Spark可以直接訪問Hadoop、Hive、Hbase等的數(shù)據(jù)，同時(shí)也可使用Hadoop的資源管理器。


在這篇文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)處理問題如何選擇一個(gè)合適的算法以及spark算法的優(yōu)勢(shì)的內(nèi)容，通過這篇文章相信大家已經(jīng)找到了使用機(jī)器學(xué)習(xí)解決數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)挖掘問題的方法了吧？希望這篇文章能夠幫助到大家。

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