Spark视频王家林大神第8课：彻底理解大数据机器学习

Spark视频王家林大神第8课：彻底理解大数据机器学习

本节旨在帮助大家深入掌握大数据机器学习的核心内容。首先探讨的是机器学习的基本概念及其作用机制。其次重点分析的是大数据环境下机器学习的技术特点与应用方向。

人在思考时通常遵循以下步骤：首先通过积累个人或群体的历史经验和生活教训形成对事物发展变化的直观认知；接着在面对当前的具体情境时能够基于这些历史经验或生活经验提炼出其中隐藏的模式并预测并评估当前的具体情况；然后在此基础上制定下一步行动方案这一过程与机器学习的核心原理不谋而合。具体而言我们能够识别出其中隐藏的模式以及影响结果的关键因素其中所依据的模式和数据结构构成了我们所谓的模型根据不同具体情况综合考虑这些因素就可以得出不同的情境下的决策建议这种决策方式本质上是建立在数据驱动的基础之上的与程序逻辑运行的方式存在本质区别

机器学习的过程基于数据统计学理论中识别影响结果的关键变量。这些关键变量主要分为因变量和自变量两个类别。如预测房价时, 基于房价历史波动的因素分析, 可以判断哪些因素对房价产生重要影响, 并建立一个预测房价的模型。具体而言, 考虑买/卖两种情况会产生多个相关变量, 而这些变量并非单一, 可以通过回归分析等方法进行建模处理, 最终得到一个特定区域和特定时间段内的价格预测值。在构建模型的过程中, 首先需要设定基本假设, 然后根据当前的具体情况作出决策以确定具体价格的行为模式与机器学习过程一致。基于历史数据构建一个模型, 其输入参数即当前的具体情况参数（如计算某天某月的价格），不同时间点的数据将导致输出结果（即价格）出现差异。这些差异主要由时间因素、经济状况、人们购买力以及市场细节等因素共同决定。首先需要建立一个模型框架, 然后根据实时信息动态调整价格预测值的过程正是机器学习的基本流程。这一流程与人类决策过程相似: 根据历史数据建立决策依据模型, 输入当前具体情况（如计算当天下跌涨幅度）后获得相应决策结果（如决定买入或卖出）。

为何强调大数据机器学习的重要性呢？因为无论是构建模型还是生成预测结果的过程都紧密关联于数据本身，在这一过程中往往能够从大量分散的数据中提取出有价值的信息资源。从技术角度来看，在处理这些信息资源时主要涉及两个关键环节：首先是构建模型本身；其次是利用该模型进行推断和预测工作。在实际应用场景中，默认情况下所有参与建模的数据都是以统一的标准格式存在并存储起来的；此外，在这一过程中我们默认假设所有参与建模的数据都是以统一的标准格式存在并存储起来的；此外，在这一过程中我们默认假设所有参与建模的数据都是以统一的标准格式存在的；并且这些信息资源通常被组织成结构化或半结构化的形式以便后续处理和分析使用；同时由于这些信息资源往往是分散存储且规模较大因此在实际操作中往往需要借助分布式计算平台来进行高效处理；此外由于这些信息资源往往是动态生成并且具有较大的规模因此在实际应用中往往需要设计高效稳定的算法来进行处理；最后需要注意的是，在实际应用中我们通常会根据具体业务需求对这些信息资源进行清洗、预处理以及特征提取等前期工作以确保后续建模过程能够更加准确可靠地进行。
因此可以说，在当前的大数据分析时代背景下，