论文部分内容阅读
大数据背景下,机器学习和数据分析是利用大数据为人类服务的重要手段。本文阐述了机器学习算法的使用步骤、特征维度的提取方法、特征模型建立的理论支撑,以及模型融合所占的权重。针对当前大数据下机器学习算法的关键技术,对其发展前景进行了展望。
大数据背景下的机器学习算法应用研究
【摘 要】
：
大数据背景下,机器学习和数据分析是利用大数据为人类服务的重要手段。本文阐述了机器学习算法的使用步骤、特征维度的提取方法、特征模型建立的理论支撑,以及模型融合所占的
【机 构】
：
江苏海事职业技术学院
【出 处】
：
电脑与电信
【发表日期】
：
2018年09期
其他文献
随着油田开发形势的发展,油田注水对水质的要求不断提高。为改善油田注入水整体水质,油田各方面不断加大污水处理技术改造、设施维护的资金投入力度,不断加强污水处理的过程
经过多年运行，国有炼化企业大多已经处于大规模改扩建的阶段，而地下新鲜水防水管线由于年久失修急需进行检修更换。笔者根据个人多年来施工单位的实际工作经验，以东北某炼化企业