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大数据时代算法概论
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摘要
作为算法的应用方,需在正确了解业务场景及问题的基础上,挑选合适的算法及设计机器学习框架。作为大数据系列文章的最后一篇,本文探讨大数据最精华也是最神秘的部分——算法与机器学习。算法的选用及机器学习搭建的前提是原始数据的数字化,从中提炼出有代表性的特征值,形成优质的特征值空间,所以建立一个好的数据平台是第一步,包括数据源正确选择,数据的正确处理以及数据特征的提取。不论是使用传统数据分析方法还是大数据分析所需的高维度、高复杂度的算法。
作者
芮祥麟
出处
《软件和信息服务》
2015年第4期60-,共1页
eSAS World
关键词
机器学习
协同过滤
信用风险分析
用方
行矩阵
推荐质量
模糊等价关系
无监督学习
马尔科夫链
度量
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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软件和信息服务
2015年 第4期
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