苏州大学有大数据这个专业吗?
百科
2024年05月11日 15:50 410
岸芳
机器学习与大数据教程
机器学习是人工智能的一个分支，它通过让计算机系统自动学习和改进经验，而不需要明确编程，以完成特定任务。以下是机器学习的基本概念和流程：
基本概念
1. 监督学习：从带有标签的数据中学习并进行预测。
2. 无监督学习：从无标签的数据中学习模式和关系。
3. 强化学习：通过试错来学习最佳行为策略。
流程
1. 数据收集：获取并准备数据集。
2. 数据预处理：清洗、转换和标准化数据以供模型使用。
3. 模型选择：选择适当的机器学习算法。
4. 模型训练：使用数据训练模型。
5. 模型评估：评估模型性能并进行调整。
6. 模型部署：部署模型并进行预测。
大数据是指规模巨大、类型繁多且处理速度快的数据集合。大数据技术旨在解决大规模数据存储、处理和分析的挑战。以下是大数据的关键概念和技术：
关键概念
1. 4V特征：大数据的4个特征，即 Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）、Veracity（数据准确性）。
2. 分布式存储：将数据分布式存储在多台服务器上以提高可靠性和性能。
3. 并行计算：利用多台服务器并行处理数据以加速计算过程。
技术
1. Hadoop：开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。
2. Spark：基于内存的快速大数据处理引擎。
3. Kafka：分布式流处理平台，用于实时数据流处理。
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