2023年7月21日发(作者：)

机器学习和⼤数据的基本介绍，两者之间有什么联系？⼤数据的定义⼤数据(bigdata)，指⽆法在定时间范围内⽤常规软件⼯具进⾏捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策⼒、洞察发现⼒和流程优化能⼒的海量、⾼增长率和多样化的信息资产。⼤数据是个笼统的概念暂未发现和准确的定义。⼤数据的核⼼是利⽤数据的价值，机器学习是利⽤数据价值的关键技术，对于⼤数据⽽⾔，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习⽽⾔，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开⼤数据的帮助。⼤数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。机器学习与⼤数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，⼤数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于⼤数据。⼤数据中包含有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析⽅法来看，⼤数据也包含以下四种分析⽅法：1.⼤数据，⼩分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。2.⼤数据，⼤分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库。也就是说，机器学习仅仅是⼤数据分析中的⼀种⽽已，尽管机器学习的⼀些结果具有很⼤的魔⼒，在某种场合下是⼤数据价值较好的说明。但这并不代表机器学习是⼤数据下的唯的分析⽅法。机器学习的定义从⼴义上来说，机器学习是种能够赋予机器学习的能⼒以此让它完成直接编程⽆法完成的功能的⽅法。但从实践的意义上来说，机器学习是种通过利⽤数据，训练出模型，然后使⽤模型预测的种⽅法。先，我们需要在计算机中存储历史的数据。接着，我们将这些数据通过机器学习算法进⾏处理，这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们⽤来对新的数据进⾏预测，这个结果般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“训练”产⽣“模型”，“模型”指导“预测”。⼈类在成长、⽣活过程中积累了很多的历史与经验。⼈类定期地对这些经验进⾏“归纳”，获得了⽣活的“规律”。当⼈类遇到未知的问题或者需要对未来进⾏“推测”的时候，⼈类使⽤这些“规律”，对未知问题与未来进⾏“推测”，从⽽指导⾃⼰的⽣活和⼯作。机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到⼈类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对⼈类在⽣活中学习成长的个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果，因此它的处理过程不是因果的逻辑，⽽是通过归纳思想得出的相关性结论。这也可以联想到⼈类为什么要学习历史，历史实际上是⼈类过往经验的总结。有句话说得很好，“历史往往不样，但历史总是惊⼈的相似”。通过学习历史，我们从历史中归纳出⼈⽣与国家的规律，从⽽指导我们的下步⼯作，这是具有莫⼤价值的。当代些⼈忽视了历史的本来价值，⽽是把其作为种宣扬功绩的⼿段，这其实是对历史真实价值的⼀种误⽤。