趙偉杰 陳海軍 張毅

摘 ? 要：在大數(shù)據(jù)時(shí)代悄然來臨之際，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息，為生產(chǎn)生活的高效運(yùn)轉(zhuǎn)提供幫助，成了當(dāng)前科研領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。尤其是在社會(huì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，充分借助于大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)以促進(jìn)新時(shí)期經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，是現(xiàn)代化建設(shè)中的重要途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器對(duì)人類行為的模仿，并在知識(shí)體系的持續(xù)更新中獲得性能提升，是人工智能發(fā)展中不可或缺的一項(xiàng)功能。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜程度較高，而且也會(huì)涉及多個(gè)學(xué)科。本文將通過分析大數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容，研究大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以拓展其應(yīng)用領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) ?機(jī)器學(xué)習(xí) ?算法

中圖分類號(hào)：TP311.13;TP181 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1674-098X（2019）08（c）-0250-02

在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中，大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)被人們所熟知，正在成為改變社會(huì)生產(chǎn)生活方式的關(guān)鍵因素。數(shù)據(jù)的海量性與變化性，是大數(shù)據(jù)的基本特點(diǎn)，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信息的有效應(yīng)用，必須對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法加以優(yōu)化與改進(jìn)，使其適應(yīng)大數(shù)據(jù)的變化特點(diǎn)，以更好地被人們所應(yīng)用。大數(shù)據(jù)下機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究，不僅是學(xué)術(shù)界的關(guān)鍵工作，也受到了產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注，這是促進(jìn)社會(huì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)涉及了多類學(xué)科，包括了統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論和逼近論等，因此其算法的復(fù)雜性也就相對(duì)較高。在數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎、語音與手寫識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人當(dāng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到廣泛應(yīng)用。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的進(jìn)一步發(fā)展，還應(yīng)該對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法中存在的問題進(jìn)行逐步改進(jìn)。

1 ?大數(shù)據(jù)的基本概念與機(jī)器學(xué)習(xí)理論

大數(shù)據(jù)在發(fā)展歷程中經(jīng)歷了多個(gè)階段，速度、體積和多樣，是3V模型的主要內(nèi)容，而在4V模型當(dāng)中，則增加了虛擬化、變化性和價(jià)值等。在計(jì)算機(jī)與人類的交互當(dāng)中，需要以智能分析接口為媒介，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的充分利用。在大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨之際，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法面臨著較大的挑戰(zhàn)，包括了自動(dòng)規(guī)劃問題、可發(fā)現(xiàn)新事物和自然語言接口研究等[1]。

2 ?大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法類型概述

目前，在大數(shù)據(jù)背景下機(jī)器學(xué)習(xí)主要的算法分為五種，分別是大數(shù)據(jù)分治策略與抽樣算法、大數(shù)據(jù)特征選擇算法、大數(shù)據(jù)分類算法、大數(shù)據(jù)聚類算法和大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析。下面對(duì)這五種類型作簡(jiǎn)要分析。

2.1 大數(shù)據(jù)分治策略與抽樣

在龐大的樣本之中根據(jù)一定的性能標(biāo)準(zhǔn)選擇代表性樣本構(gòu)成一個(gè)子集，在此同時(shí)要保證樣本的分布、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及保持分類精度等確保子集樣本的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。然后在這個(gè)子集上進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析統(tǒng)計(jì)和計(jì)算，即大數(shù)據(jù)分治策略與抽樣算法。在大數(shù)據(jù)相關(guān)問題的處理中，分治策略的應(yīng)用較為常見，為分布式與并行計(jì)算奠定了保障[2]。

2.2 大數(shù)據(jù)特征維度提取

大數(shù)據(jù)集被廣泛應(yīng)用于文檔分類、數(shù)據(jù)挖掘和多媒體索引當(dāng)中，由于數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加，使得處理算法的執(zhí)行效率面臨較大挑戰(zhàn)，為了促進(jìn)運(yùn)行時(shí)間的縮短，應(yīng)對(duì)特征維度進(jìn)行提取。維度上通常有一類維度、二類維度和多類維度之分，一類維度為初級(jí)分類，只需要設(shè)定一個(gè)閾值把數(shù)據(jù)分為AB兩類即可完成。二維以及二維以上的維度，一般采用歐氏距離進(jìn)行度量。二維的計(jì)算公式為：

2.3 大數(shù)據(jù)分類

在對(duì)決策樹分類學(xué)習(xí)算法進(jìn)行創(chuàng)新時(shí)，可以采用在大數(shù)據(jù)中構(gòu)造決策樹的方法，以促進(jìn)計(jì)算速度的提升[4]。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與極端學(xué)習(xí)機(jī)的權(quán)值參數(shù)調(diào)整中，通常是采用梯度下降算法，但是其泛化性能不佳，而且也會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)速度產(chǎn)生較大的限制。迭代調(diào)整策略的運(yùn)用，是解決此類問題的關(guān)鍵方法，在對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行確定時(shí)需要經(jīng)過多次迭代調(diào)整。

2.4 大數(shù)據(jù)聚類

在模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中，聚類學(xué)習(xí)的應(yīng)用較為廣泛，非迭代擴(kuò)展、增量技術(shù)和核模糊c均值算法，是聚類算法的基礎(chǔ)。在并行處理大數(shù)據(jù)的過程中，MapReduce模型的應(yīng)用較為廣泛，其執(zhí)行引擎雖然結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但是性能優(yōu)越，是解決大數(shù)據(jù)分析難題的關(guān)鍵方法[5]。降維聚類、基于圖的聚類和子空間聚類等，是高維數(shù)據(jù)的常用聚類方法，在此過程中應(yīng)該重視對(duì)聚類性能的有效維持。

2.5 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析

并行與增量是解決大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析的主要方法，其中Apriori算法是一種較為先進(jìn)的并行算法，其伸縮性與加速比較好，是促進(jìn)運(yùn)行效率提升的有效算法。頻繁序列挖掘算法、增量挖掘算法和增量序列挖掘算法等，能夠?qū)崿F(xiàn)約束的有效修改[6]。在更新序列模式的時(shí)間確定中，可以采用性能與差異均衡算法，促進(jìn)大數(shù)據(jù)實(shí)際運(yùn)行效果的增強(qiáng)。

3 ?結(jié)語

基于內(nèi)存的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法類型，在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中無法實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的裝載，只有加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)有算法的優(yōu)化，才能滿足當(dāng)前社會(huì)發(fā)展對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求。大數(shù)據(jù)分治策略與抽樣能夠?qū)崿F(xiàn)樣本的分類處理，是提升運(yùn)算速度的基礎(chǔ);大數(shù)據(jù)特征選擇，能夠以不同特征屬性為依據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的挖掘與文檔的分類;而在泛化性能的提升當(dāng)中，則需要依靠大數(shù)據(jù)分類算法，如支持向量機(jī)分類和決策樹分類等等;在多種應(yīng)用中的大數(shù)據(jù)模式識(shí)別中，則需要采用大數(shù)據(jù)聚類算法;在交易數(shù)據(jù)庫中不同項(xiàng)間聯(lián)系的分析中，則需要借助于關(guān)聯(lián)分析算法。在實(shí)際應(yīng)用中要根據(jù)情況靈活使用不同算法進(jìn)行處理，促進(jìn)大數(shù)據(jù)處理運(yùn)算速度的提升。

參考文獻(xiàn)

[1] 姜娜，顧慶傳，楊海燕，等.大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[J].電腦與信息技術(shù)，2019，27（3）：30-33.

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[3] 趙詣.大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法綜述——以AlphaGO為例[J].信息記錄材料，2019，20（1）：10-12.

[4] 劉志強(qiáng).大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法探討[J].中國新通信，2018，20（21）：183.

[5] 朱熙文.大數(shù)據(jù)下的在線機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究與應(yīng)用[D].西南交通大學(xué)，2017.

[6] 肖紅.大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法探討[J].通訊世界，2017（6）：265-266.