大数据算法属于自然科学的特点吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-09-22 05:08 标签： 自然科学的特点

可以认为大数据、数据挖掘和机器学习是三个平行的概念大数据侧重描述数据，数据挖掘侧重描述应用机器学习侧重描述方法。当然数据是基础，是挖掘和学习的“燃料”（Ng说深度学习像火箭计算是引擎，数据是燃料）

大数据的内涵，是从数据量、数据类型和数据增长速度的角度描述数据由於这些特点，数据的存储、传输、计算、处理、分析等都是传统方式难以应对的，相关的技术就要升级新的技术栈通常基于分布式架構解决，而分布式架构又带来一致性、资源调度、性能优化等多种问题由此批处理、流计算、图计算、即席查询等方向都有发展。

数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的潜藏规律和知识数据挖掘渴望完整而真实的原始数据，去噪和样本平衡很重要实施过程涉及机器学习、模式识别、统计学、分布式存储、分布式计算、可视化等，还需要掌握领域专业知识

机器学习是从数据中获取经验进而改善系統性能的一类重要方法，“学习”的意义就是求解最逼近真相的经验理论基础主要是统计学。数据挖掘经常需要采用机器学习方法但目前机器学习主要是想实现某种程度的人工智能。

利用自己的认知本能来进行判断嘚思维算法是( )

绿色人工智能是指( )。

赫伯特·西蒙提出了有限理性理论。( )

过度开采社会人文资源,是指在大数据的环境下对( )的侵犯

大数据無法维持人类社会的隐私和公开之间的张力平衡。( )

【摘要】：针对当前校园扶贫工莋普遍存在的"隐形贫困"及疑似"虚假贫困"等问题,提出了利用随机森林算法和决策树的贫困生认定方法 .首先,利用智慧校园大数据环境获取高校內学生的基本信息、消费信息等数据,找出10个具有分类能力的特征;然后使用基于permutation随机置换的残差均方减小量来衡量对于变量重要性评分;最后,基于随机森林算法和决策树进行判别与分类.实验结果表明,提出的方法具有一定的准确性,相比Adaboost方法,无论是预测准确度还是平均绝对误差,随机森林方法都更出色.

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