机器学习测试题_深圳光环大数据培训

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机器学习测试题_深圳光环大数据培训

人工智能一直助力着科技发展，新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今，机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统，机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。

1.以下哪一种方法最适合在n（n>1）维空间中做异常点检测。

A 正态分布图

B 盒图

C 马氏距离

D 散点图

答案：C

马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法，以卡方分布为基础，表示数据的协方差距离。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是关联的)。因此马氏距离常用于多元异常值检测。

逻辑回归与多元回归分析有哪些不同？

逻辑回归预测某事件发生的概率

B. 逻辑回归有较高的拟合效果

C. 逻辑回归回归系数的评估

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D. 以上全选

答案：D

逻辑回归是用于分类问题，我们能计算出一个事件/样本的概率；一般来说，逻辑回归对测试数据有着较好的拟合效果；建立逻辑回归模型后，我们可以观察回归系数类标签(正类和负类)与独立变量的的关系。

3 bootstrap 数据的含义是：

A. 有放回的从整体M中抽样m个特征

B. 无放回的从整体M中抽样m个特征

C. 有放回的从整体N中抽样n个样本

D. 无放回的从整体N中抽样n个样本

答案：C

如果我们没有足够的数据来训练我们的算法，我们应该通过重复随机采样增加训练集合的大小

4.”过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习”以上说法是否正确：

A. 正确

B. 错误

答案：B

我们可以评估无监督学习方法通过无监督学习的指标，如：我们可以评估聚类模型通过调整兰德系数

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5.下列表述中，在k-fold交叉验证中关于选择K说法正确的是：

A. 较大的K并不总是好的，选择较大的K可能需要较长的时间来评估你的结果

B. 相对于期望误差来说，选择较大的K会导致低偏差（因为训练folds会变得与整个数据集相似）

C. 在交叉验证中通过最小化方差法来选择K值

D. 以上都正确

答案：D

较大的K意味着更小的偏差（因为训练folds的大小接近整个dataset）和更多的运行时间（极限情况是：留一交叉验证）。当选取K值的时候，我们需要考虑到k-folds 准确度的方差。

一个回归模型存在多重共线问题。在不损失过多信息的情况下，你该怎么做：

A. 移除共线的两个变量

B. 移除共线的两个变量其中一个

C. 我们可以计算方差膨胀因子（variance inflation factor)来检查存在的多重共线性并采取相应的措施

D. 移除相关变量可能会导致信息的丢失，为了保留这些变量，我们可以使用岭回归(ridge)或lasso等回归方法对模型进行惩罚

答案：B C D

为了检查多重共线性，我们可以创建相关系数矩阵来辨别和移除相关系数大于75%的变量(阈值根据情况设定),除此之外，我们可以使用VIF方法来检查当前存在的共线变量。VIF<=4表明没有多种共线，VIF>=10表明有着严重的多重共线性。当然，我们也可以使用公差(tolerance)作为评估指标。

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但是,移除相关变量可能导致信息的丢失，为了保留这些变量，我们可以使用带惩罚的回归方法。我们也可以在相关变量之间随机加入噪音，使得变量之间存在差异。但增加噪音可能影响准确度，因此这种方法应该小心使用。

7.评估模型之后，得出模型存在偏差，下列哪种方法可能解决这一问题：

A. 减少模型中特征的数量

B. 向模型中增加更多的特征

C. 增加更多的数据

D. B 和 C

E. 以上全是

答案：B

高偏差意味这模型不够复杂(欠拟合)，为了模型更加的强大，我们需要向特征空间中增加特征。增加样本能够降低方差

在构建一个基于决策树模型时，使用信息增益information gain作为决策树节点属性选择的标准，以下图片中哪一个属性具信息增益最大：

A. Outlook

B. Humidity

C. Windy

D. Temperature

答案：A

信息增益是划分前样本数据集的不纯程度(熵)和划分后数据集的不纯程度(熵)的差值，计算各信息增益即可。

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在决策树中，用作分裂节点的information gain说法正确的是

A. 较小不纯度的节点需要更多的信息来区分总体

B. 信息增益可以使用熵得到

C. 信息增益更加倾向于选择有较多取值的属性

答案B C

使用信息增益作为决策树节点属性选择的标准，由于信息增益在类别值多的属性上计算结果大于类别值少的属性上计算结果，这将导致决策树算法偏向选择具有较多分枝的属性。

一个SVM存在欠拟合问题，下面怎么做能提高模型的性能:

A. 增大惩罚参数C

B. 减小惩罚参数C

C. 减小核函数系数(gamma值)

答案： A

C >0称为惩罚参数，是调和二者的系数，C值大时对误差分类的惩罚增大，C值小时对误差分类的惩罚减小。当C越大，趋近无穷的时候，表示不允许分类误差的存在，margin越小，容易过拟合；当C趋于0时，表示我们不再关注分类是否正确，只要求margin越大，容易欠拟合

11.支持向量机模型，选择RBF函数作为kernel后，对gamma（函数自带参数）画散点图，如果忘记在图上标记gamma值，以下哪一个选项可以解释下图的

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gamma值（图1,2,3从左向右，gamma值分别为g1、g2、g3）？

g1 > g2 > g3

g1 = g2 = g3

g1 < g2 < g3

g1 >= g2 >= g3

g1 <= g2 <= g3

答案: C

随着gamma的增大，存在对于测试集分类效果差而对训练分类效果好的情况，并且容易泛化误差出现过拟合，因此C选项正确。

做一个二分类预测问题，先设定阈值为0.5，概率大于等于0.5的样本归入正例类（即1），小于0.5的样本归入反例类（即0）。然后，用阈值n（n>0.5）重新划分样本到正例类和反例类，下面哪一种说法正确是（）

1.增加阈值不会提高召回率

2..增加阈值会提高召回率

3..增加阈值不会降低查准率

4.增加阈值会降低查准率

1

2

1 and 3

2 and 4

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None of the above

答案: C

实际为“正”实际为“反”预测为“正”TPFP预测为“反”FNTN

召回率=TP/TP+FN

查准率=TP/TP+FP

所以当概率阈值增加时，TP、FP减少或者持平， TP+FN不变，所以召回率不会增加，一般情况，用不同的阀值，统计出一组不同阀值下的精确率和召回率，如右图，所以答案选择C。

13.点击率的预测是一个数据比例不平衡问题（比如训练集中样本呈阴性的比例为99%，阳性的比例是1%），如果我们用这种数据建立模型并使得训练集的准确率高达99%。我们可以得出结论是：

A.模型的准确率非常高，我们不需要进一步探索

B.模型不好，我们应建一个更好的模型

C.无法评价模型

D.以上都不正确

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答案: B

对于失衡数据，模型的准确率不能作为衡量模型效果的标准。因为我们需要探索的是少数1%的数据，为更好的评估模型效果，可以用灵敏度、特异度、F measure来判断，如果样本数少的类别表现非常弱，我们会采取更多措施。所以答案选B。

图片是训练数据集（样本非常少）的快照（属性x、y分别用“+”和“o”表示），设定kNN的k=1，那么留一法交叉验证的误差是

0%

100%

0 到 100%

以上均不正确

答案: B

留一交叉验证法中，如果有N个样本数据。将每个样本单独作为测试集，其余N-1个样本作为训练集，这样得到了N个模型，用这N个模型的分类准确率的平均数作为此分类器的性能指标。因此每一个模型都是用几乎所有的样本来训练得到最接近样本，这样评估所得的结果没有随机因素，所以答案选择B

下面哪一项用决策树法训练大量数据集最节约时间?

增加树的深度

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2. 增加学习率

3. 减少数的深度

4..减少树的个数

2

1 and 2

3

3 and 4

2 and 3

2, 3 and 4

答案: C

如果决策树的其他参数固定不变，那么：增加树的深度使得所有节点将延伸直到所有叶节点都是纯的，因此会消耗更多时间；学习率在此问题中不是有效参数；决策树模型只建立一个树

下列有关神经网络的问题正确的有？

1..增加层数可能扩大测试误差

2. 减少层数一定缩小测试误差

3..增加层数一定减少训练误差

1

1 and 3

1 and 2

2

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答案: A

一般情况增加层数能让模型在训练集和测试集中都表现出更好的效果，但有研究表明层数多的神经网络相对于层数较少的神经网络可能呈现更大的训练误差，所以问题不能下定论，答案应该选择A

17.解决线性不可分情况下的支持向量分类机的最优化模型问题时，以下可以保证结果模型线性可分的是

C = 1

C = 0

C 无限制

D.以上均不正确

答案: C

训练一个支持向量机，除去不支持的向量后仍能分类

真的

假的

答案: A

只有支持向量会影响边界

下列哪种算法可以用神经网络构建?

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K-NN最近邻算法

2. 线性回归

3. 逻辑回归

1 and 2

2 and 3

1, 2 and 3

None of the above

答案: B

1..KNN是关于距离的学习算法，没有任何参数，所以无法用神经网络构建

2. 神经网络实现最小二乘法

3. 逻辑回归相当于一层的神经网络

下列可以用隐马尔可夫模型来分析的是？

基因序列数据

电影评论数据

股价数据

以上三种

答案: D

三种都是时间序列数据，可以应用隐马尔可夫模型

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(完整版)机械制图试题库及答案

《机械制图》试题 (适用于2011级机电数控专业中职学生，闭卷考试,满分500分) 一、选择题（共70题，每题3分，共210分） 1. （5章2节） （1）用剖切面完全地剖开机件所得的视图称（）视图。 （A）全剖 (B)半剖 (C)局部剖 (D)断面 （2）用剖切面局部地剖开机件所得的视图称（）视图。 （A）全剖 (B)半剖 (C) 局部剖 (D)断面 （3）半剖视图以（）线为对称中心线。 （A）双点画线 (B)虚线 (C)细实线 (D) 细点画线 （4）全剖视图选用的是（）剖切面。 （A）单一 (B)几个平行的 (C)几个相交的 (D) 都有可能 （5）机件向不平行于任何基本投影面的平面投影所得的视图叫（）。 （A）局部视图 (B) 斜视图 (C)基本视图 (D)向视图 （6）在半剖视图中半个视图与半个剖视图的分界线用（）。 （A）粗实线 (B)细实线 (C) 细点画线 (D)波浪线 （7）机件具有若干相同结构（如齿、槽等），并按一定规律分布时，只需画出几个完整的结构，其余用（）线连接，并注明该结构的总数。 （A）粗实 (B) 细实 (C)细点画 (D)波浪 2. （5章3节） （8）在下图的A-A断面图中，选出正确的断面图（）。

A B C D （9）下图的A-A剖面图中，选出正确的断面图（）。 A B C D 3. （5章4节）（10）下面中间的图用的是（）表达方法。 （A）局部剖视图（B）局部放大图 （C）局部放大剖视图（D）局部剖视放大图 （11）半剖视图选用的是（）剖切面。 （A）单一 (B)几个平行的 (C)几个相交的 (D)其它 （12）局部剖视图选用的是（）剖切面。 （A）单一 (B)几个平行的 (C)几个相交的 (D)其它 （13）六个基本视图中最常用的是（）视图。 （A）主、右、仰 (B) 主、俯、左 (C)后、右、仰 (D)主、左、仰 （14）六个基本视图的投影规律是“主俯仰后：长对正；（）：高平齐； 俯左仰右：宽相等。” （A）主俯仰右 (B)俯左后右 (C) 主左右后 (D)主仰后右 （15）在局部剖视图中，视图与剖视部分的分界线用（）。 （A）粗实线 (B)细实线 (C)细点画线 (D) 波浪线 （16）重合剖面的轮廓线用（）线表示。 （A）粗实 (B) 细实 (C)细点画 (D)波浪

3公需科目大数据培训考试答案93分

? 1.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.起步：建设大数据存储和云计算中心 o B.中期：创建大数据综合试验区 o C.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月，中国网民规模达（）。（单选题1分）得分：1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分 o A.2020年 o B.2025年

o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指（）。（单选题1分）得分：1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题1分）得分：1分 o A.三 o B.四 o C.五

大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/4210749212.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加，大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况，也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。 那么，从培训机构走出来的学生，就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示，现在通过培训出来的求职者很多，但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因，就在于项目开发的实践经验缺乏，达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药，将企业的各大真实项目带到教学讲台，真正培养学生动手、动脑的实操技能，实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作，为计算机专业的学生提供一个实训平台，让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题，并寻找解决方法。同时，光环大数据还会给学员提供大数据研究报告，用数据分析与实证方法，利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作，通过有针对性的训练课程，强化实操能力，推荐制面试，为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来，光环大数据还将依托雄厚的师资力量，开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点，无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员，采用产学研相结合的方式，将教学、科研与市场需求相结合，此产品体现了光环大数据在大数据人才

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日

机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

大数据和机器学习有什么区别

大数据和机器学习有什么区别 大数据的定义 大数据(big data)，指无法在一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。大数据是一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最好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的唯一的分析方法。 机器学习的定义

从广义上来说，机器学习是一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，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 首先，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，这个结果一般称之为“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一个模拟。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，“历史往往不一样，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，从而指导我们的下一步工作，这是具有莫大价值的。当代一些人忽视了历史的本来价值，而是把其作为一种宣扬功绩的手段，这其实是对历史真实价值的一种误用。 机器学习的范围

机械制图试题库加答案

《机械制图》课程试题库 第一章制图基本知识与技能 一、填空题 1、机械制图当中基本图幅有哪五种 A0 、 A1 、 A2 、 A3 A4 其中A4图纸幅的尺寸为 210×297 。 2、机械制图当中常用的线型有粗实线、细实线、虚线等，可见轮廓线采用粗实线，尺寸线，尺寸界线采用细实线线，轴线，中心线采用细点画线。 3、机械制图当中的汉字应写成长仿宋体。 *4、图样中的尺寸以㎜为单位。 5、在标注直径时，在数字前面应该加φ，在标注半径时应在数字前加 R 。 6、尺寸标注由尺寸界线、尺寸线和尺寸数字组成。 7、在标注角度尺寸时，数字应水平书写。 ★8、机械制图中通常采用两种线宽，粗、细线的比率为 2：1 。 9、线性尺寸数字一般应注写在尺寸线的上方或左方。 ★10、平面图形中所注尺寸按作用分为定形尺寸和定位尺寸。 二、选择题 1、下列符号中表示强制国家标准的是（ C ）。 A． GB/T B． GB/Z 2、不可见轮廓线采用（ B ）来绘制。 A．粗实线 B．虚线 C.细实线 3、下列比例当中表示放大比例的是（ B ） A．1：1 B． 2：1 ：2 4、在标注球的直径时应在尺寸数字前加（ C ） A．R B．ΦΦ 4、下列比例当中表示缩小比例的是（ C ） A．1：1 B． 2：1 ：2 5、机械制图中一般不标注单位，默认单位是（ A ）

A．㎜ B．㎝ 6、下列尺寸正确标注的图形是( C ) 7、下列缩写词中表示均布的意思的是（ C ） A．SR B． EQS 8、角度尺寸在标注时，文字一律（ A ）书写 A．水平 B．垂直 C.倾斜 9、标题栏一般位于图纸的（ A ） A．右下角 B．左下角 C.右上角 三、判断题 1、国家制图标准规定，图纸大小可以随意确定 ( × ) 2、比例是指图样与实物相应要素的线性尺寸之比。( × ) 3、2：1是缩小比例。( × ) 4、绘制机械图样时，尽量采用1：1的比例( √ ) 5、使用圆规画图时，应尽量使钢针和铅笔芯垂直于纸面。( √ ) 6、丁字尺与三角板随意配合，便可画出65度的倾斜线。( × ) 7、国家制图标准规定，可见的轮廓线用虚线绘制。( × ) 8、国家制图标准规定，各种图线的粗细相同。( × ) 9、制图标准规定，图样中标注的尺寸数值为工件的最后完成尺寸。(√ ) 10、图样中书写汉字的字体，应为长仿宋体。( √ ) 11、画圆的中心线时，其交点可心是点画线的短画。( × ) 12、当圆的直径过小时，可以用线实线来代替线点画线。( √ ) 四、用已知半径作圆弧连接（保留作图痕迹） 1、 五、检查下图尺寸注法的错误，将正确的标注方法标注在右边图中。 1、答案

大数据系统计算技术展望_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/4210749212.html, 大数据系统计算技术展望_光环大数据培训 大数据系统计算技术展望 1 引言 大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的发展过程相似，大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态，完成传统信息产业的升级换代。互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明，大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态，大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。 大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源，以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用（如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等）利 用大数据资源的手段和工具，为社会提供信息服务，其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题，从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益，形成新的核心竞争力。当前，全社会数据产生越来越快、积累越来越多，大数据资源越来越丰富，而现有的信息技术已经跟不上数据的发展，特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题，引起了各国政府和产业界的高度重视。 大规模且高复杂性的大数据，其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求，这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求，新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准，同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。 2 大数据系统计算技术现状与问题 大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础，对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行；共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础，所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术；典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率，并为相近应用的研发提供借鉴。 经过近几年的快速发展，大数据已经形成从数据采集、数据处理到数据分析的完整产业，为社会经济的发展提供有力的数据支持。然而技术的发展赶不上数

大数据机器学习 重点及作业整理

1.Bootstraping:名字来自成语“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下： （1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。 （2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。 （3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。 （4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。 应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。 bagging：bootstrap aggregating的缩写。让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成，某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现，训练之后可得到一个预测函数序列h_1，??h_n，最终的预测函数H对分类问题采用投票方式，对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别。 [训练R个分类器f_i，分类器之间其他相同就是参数不同。其中f_i是通过从训练集合中(N 篇文档)随机取(取后放回)N次文档构成的训练集合训练得到的。对于新文档d，用这R个分类器去分类，得到的最多的那个类别作为d的最终类别。] boosting:其中主要的是AdaBoost（Adaptive Boosting）。初始化时对每一个训练例赋相等的权重1／n，然后用该学算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的训练例赋以较大的权重，也就是让学习算法在后续的学习中集中对比较难的训练例进行学习，从而得到一个预测函数序列h_1,?,h_m,其中h_i也有一定的权重，预测效果好的预测函数权重较大，反之较小。最终的预测函数H对分类问题采用有权重的投票方式，对回归问题采用加权平均的方法对新示例进行判别。 （类似Bagging方法，但是训练是串行进行的，第k个分类器训练时关注对前k-1分类器中错分的文档，即不是随机取，而是加大取这些文档的概率。)（pku，sewm，shinningmonster.）Bagging与Boosting的区别： 二者的主要区别是取样方式不同。Bagging采用均匀取样，而Boosting根据错误率来取样，因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的，各轮训练集之间相互独立，而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关；Bagging的各个预测函数没有权重，而Boosting是有权重的；Bagging的各个预测函数可以并行生成，而Boosting的各个预测函数只能顺序生成。对于象神经网络这样极为耗时的学习方法。Bagging 可通过并行训练节省大量时间开销。 bagging和boosting都可以有效地提高分类的准确性。在大多数数据集中，boosting的准确性比bagging高。在有些数据集中，boosting会引起退化---Overfit。 Boosting思想的一种改进型AdaBoost方法在邮件过滤、文本分类方面都有很好的性能。2.激活函数 关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。那么激活函数应该具有什么样的性质呢？ 可微性：当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。 单调性：当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。 输出值的范围：当激活函数输出值是有限的时候，基于梯度的优化方法会更加稳定，因

机械制图试题及答案 机械制图习题及答案

机械制图试题及答案机械制图习题及答案 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

徐州师范大学试卷(3) 机械工程系机械制造工艺与设备专业画法几何及机械制图课程班级姓名学号得分 题号一二三四五六七八九总 分 得 分 阅卷 人 一、在平面ABC内作一条水平线，使其到H面的距离为10mm。(10分) 二、作平面△ABC和平面△EFG的交线，并判别可见性。(10分) 三、根据给出的视图，补画第三视图或视图中所缺的图线。(14分，每题7分) 1. 2. 四、在指定位置将主视图画成剖视图。(12分) 五、补画视图中的缺线。(12分) 六、指出下列螺纹画法中的错误，并将正确的画在指定位置。(8分) 七、在指定位置画出剖面图(键槽深为3mm)。(8分) 八、解释轴承304的含义，并在图中画出其与孔和轴的装配结构。(8分)

九、读零件图，并回答问题。(18分) 1．该零件采用了哪些视图、剖视图或其它表达方法说明数量和名称。 2．指出该零件在长、宽、高三个方向的主要尺寸基准。 3．说明Φ40H7的意义。 4．说明M68╳2的含义。 5．画出左视图的外形。 6.说明符号的含义。 徐州师范大学试卷(3)答案 机械工程系机械制造工艺与设备专业画法几何及机械制图课程班级姓名学号得分 一、在平面ABC内作一条水平线，使其到H面的距离为10mm。(10分) 二、作平面△ABC和平面△EFG的交线，并判别可见性。(10分) 三、根据给出的视图，补画第三视图或视图中所缺的图线。(14分，每题7分) 1. 2. 四、在指定位置将主视图画成剖视图。(12分) 五、补画视图中的缺线。(12分) 六、指出下列螺纹画法中的错误，并将正确的画在指定位置。(8分) 七、在指定位置画出剖面图(键槽深为3mm)。(8分) 八、解释轴承304的含义，并在图中画出其与孔和轴的装配结构。(8分)

公需科目大数据培训考试100分答案

公需科目大数据培训考试 考试时长：120分钟考生：王瑞忠总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年， 农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术，可以使航天器中（）的导管一次成型，直接对接。（单选 题1分）得分：1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复 杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题1分）得分：1分 A.1个月

B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（）。（单选题1分）得分：1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联 分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。（单选题1分）得分：1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 A.4万

B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》？（单选题1分）得分：1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题 1分）得分：1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播， 这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分

大数据学习手册_光环大数据培训

大数据学习手册_光环大数据培训 大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。 事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。 未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带

大数据下的机器学习

《程序设计方法学》 课程论文 题目： 大数据下的机器学习 通信与信息工程学院 1014010216 唐 川 宗 平 2014/2015学年第二学期 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据下的机器学习 摘要：随着产业界数据量的爆炸式增长，大数据概念受到越来越多的关注。由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性，如何有效利用大数据中的信息，并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题。机器学习是解决这类问题的有效方法之一。因此，研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题。本文旨在对机器学习的一些基本算法和在大数据环境下机器学习大概面临的一些问题进行初步介绍。 关键词：大数据，机器学习，分类，聚类，最优化方法，并行算法 1.大数据时代来临 经过20余年的努力，Internet已获得巨大的成功，由此，人们可以在不同时间与地域获取自己希望获得的信息。然而，有效获得信息是一回事，获得的信息是否能够有效且方便地使用则是另一回事。目前的现状是大量可以有效获得的信息，大约只有10%可以被使用，消耗了大量资源的信息不仅未能够被有效地使用，而且由于有用的信息正在更深地被掩埋在无用信息之中，变得更难以利用。花费了大量人力物力而获得信息，却无法有效使用，长此以往，这将与未获得信息无区别。如何有效利用这些被掩埋的有用信息已成为信息产业继续兴旺发展的关键。 大数据定义：有关大数据的定义有多种。一个狭义的定义：大数据是指不能装载进计算机内存储器的数据。尽管这是一个非正式的定义，但易理解，因为每台电脑都有一个大到不能装载进内存的数据集。广义的大数据定义为：一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。 大数据特点：大数据有多方面的特点，从最开始的3V模型到目前扩展的4V模型就是以大数据的特点命名的。3V模型包括体积(V olume)，速度( Velocity)和多样性(Variety)；4V模型中的第4个V有多种解释，如变化性( Variability)，虚拟化( Virtual)或价值(Value)。针对这些特点，大数据时代知识解析、机器智能与人类智能协调工作及智能分析系统将会扮演重要角色，人们需要一种智能分析接口将人类与计算机世界连接，否则将被

机械制图试题库加答案

机械制图试题库加答 案 Revised on November 25, 2020

《机械制图》课程试题库（中专） 第一章制图基本知识与技能 一、填空题 1、机械制图当中基本图幅有哪五种 A0 、 A1 、 A2 、 A3 A4 其中A4图纸幅的尺寸为 210×297 。 2、机械制图当中常用的线型有粗实线、细实线、虚线等，可见轮廓线采用 粗实线，尺寸线，尺寸界线采用细实线线，轴线，中心线采用细点画线。 3、机械制图当中的汉字应写成长仿宋体。 *4、图样中的尺寸以㎜为单位。 5、在标注直径时，在数字前面应该加φ，在标注半径时应在数字前加 R 。 6、尺寸标注由尺寸界线、尺寸线和尺寸数字组成。 7、在标注角度尺寸时，数字应水平书写。 ★8、机械制图中通常采用两种线宽，粗、细线的比率为 2：1 。 9、线性尺寸数字一般应注写在尺寸线的上方或左方。 ★10、平面图形中所注尺寸按作用分为定形尺寸和定位尺 寸。 二、选择题 1、下列符号中表示强制国家标准的是（ C ）。 A． GB/T B． GB/Z 2、不可见轮廓线采用（ B ）来绘制。 A．粗实线 B．虚线 C.细实线 3、下列比例当中表示放大比例的是（ B ） A．1：1 B． 2：1 ：2 4、在标注球的直径时应在尺寸数字前加（ C ） A．R B．ΦΦ 4、下列比例当中表示缩小比例的是（ C ） A．1：1 B． 2：1 ：2 5、机械制图中一般不标注单位，默认单位是（ A ） A．㎜ B．㎝ 6、下列尺寸正确标注的图形是( C ) 7、下列缩写词中表示均布的意思的是（ C ） A．SR B． EQS 8、角度尺寸在标注时，文字一律（ A ）书写 A．水平 B．垂直 C.倾斜 9、标题栏一般位于图纸的（ A ） A．右下角 B．左下角 C.右上角 《机械制图》课程试题库 第二章正投影作图基础 一、填空题 1、工程上常采用的投影法是中心投影法和平行投影法法，其中平行投影

大数据分析中机器学习研究

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1), 16-21 Published Online February 2017 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/4210749212.html,/journal/airr https://https://www.sodocs.net/doc/4210749212.html,/10.12677/airr.2017.61003 文章引用: 洪歧, 杨刚, 惠立山. 大数据分析中机器学习研究[J]. 人工智能与机器人研究, 2017, 6(1): 16-21. The Study of Machine Learning in Big Data Analysis Qi Hong, Gang Yang, Lishan Hui School of Mathematics and Computer Science, Shaanxi Sci-Tech University, Hanzhong Shaanxi Received: Dec. 29th , 2016; accepted: Jan. 13th , 2017; published: Jan. 18th , 2017 Abstract Machine learning played a more and more important role in the analysis of large data. The main methods and techniques of machine learning under the background of large data were summa- rized. Firstly, the basic model and classification of machine learning were introduced. Then, sev-eral key technologies of machine learning in large data environment were described. And the ar-ticle showed the popular four kinds of big data machine learning systems, and analyzed their cha-racteristics. In the end, it pointed out the main research direction and the challenges of the big data machine learning. Keywords Big Data, Machine Learning, Semi-Supervised Learning, Machine Learning System in Big Data, Probabilistic Graph Model, R Language 大数据分析中机器学习研究 洪 歧，杨 刚，惠立山 陕西理工大学，数学与计算机科学学院，陕西 汉中 收稿日期：2016年12月29日；录用日期：2017年1月13日；发布日期：2017年1月18日 摘 要 机器学习在大数据分析中起着越来越重要的作用，本文主要对大数据背景下机器学习方法和技术等进行了归纳和总结。首先对机器学习的基本模型、分类进行简介；然后对大数据环境下的机器学习的几个关键技术进行了叙述；接着展示了目前流行的四种大数据机器学习系统，并分析了其特点；最后指明了大

机械制图试题库及答案86282

机械制图试题库 一、填空题： 1、工程常用的投影法分为两类中心投影法和平行投影法， 其中正投影法属于平行投影法投影法。 2、在工程技术中为了准确地表达机械、仪器、建筑物等物的形状、结构和大小，根据投影原理标准或有关规定画出的图形，叫做视图。 3、在图纸上必须用粗实线画出图框，标题栏一般应位于图纸的右下方位。 4、图样中，机件的可见轮廓线用粗实线画出，不可见轮廓线用虚线画出，尺寸线和尺寸界限用细实线画出，对称中心线和轴线用细点划线画出。 5、比例是图形与实物相应要素的线性尺寸比，在画图时应 尽量采用原值的比例，须要时也可采用放大或缩小的比例，其中1：2为缩小比例，2：1为放大比例。无论采用哪种比例，图样上标注的应是机件的实际尺寸。 6、机件的真实大小以图样上所标注的尺寸数值为依据与图形的比例 及绘图的准确度无关。 7、标注尺寸的三要素尺寸数字、尺寸线和尺寸界线。 8、尺寸标注中的符号：R表示半径，Φ表示直径。 9、标注水平尺寸时，尺寸数字的字头方向应向上；标注垂直尺寸时，尺寸数字的字头方向应 向左。角度的尺寸数字一律按水平位置书写。当任何图线穿过尺寸数字时都必须断开。 10、平面图形中的线段有已知线段、中间线段和连 接线段三种。

11、绘图板是用来固定图纸，丁字尺是用来画水平 线。 12、在机械制图中选用规定的线型，虚线是用于不可见轮廓线， 中心线、对称线就用细点划线。 13、标注圆的直径尺寸时，应在数字前加注符号Φ，标注球的直 径符号为SΦ。 14、图样上的尺寸，由尺寸线、尺寸界线线、尺寸数 字和尺寸起止符号组成。 15、图样上的书写的汉字采用长仿宋体，其字的宽度应为高度的1/ 16、三视图的投影规律长对正，高平齐，宽相等。 17、读简单零件图的步骤抓住特征分部分、旋转归位想形状、综 合起来想整体。 18图纸的幅面分为基本幅面和加长幅面两类，基本幅面按尺寸大小可分为 5 种，其代号分别为A0、A1、A2、A3、A4。 19、图纸格式分为不留装订边和留装订边种，按标题栏的方 位又可将图纸格式分为x型和Y型两种。 20标题栏应位于图纸的右下方标题栏中的文字方向为看图方向。 21．比例是指图中图形与其实物相应要素之比。图样上标注的尺寸应是机件的 实际尺寸，与所采用的比例无关。 22．常用比例有原值、放大和缩小三种；比例1：2是指实物是图形相应要素的2倍，属于缩小比例；比例2：1是指图形是实物的2倍，属于放大比例。 23、图时应尽量采用原值比例，需要时也可采用放大或缩小 的比例。无论采用何种比例，图样中所注的尺寸，均为机件的实际大小。 24．汉字应用仿宋体书写，数字和字母应书写为斜体或正体。25．字号指字体的高度，图样中常用字号有10、7、5、号四种。 26．常用图线的种类有实线、虚线、间隔画线、点划线、双点划线、三点画线、点线等八种。 27．图样中，机件的可见轮廓线用粗实线，不可见轮廓线用虚线 画出，尺寸线和尺寸界线用细实线画出，对称中心线和轴线用点划线画出。虚线、细实线和细点划线的图线宽度约为粗实线的

机械制图试题库及答案

机械制图试题库及答案 制图试题库 一、填空题： 1、工程常用的投影法分为两类中心投影法和平行投影法，其 中正投影法属于平行投影法投影法。 2、在工程技术中为了准确地表达机械、仪器、建筑物等物的形状、结构和大小，根据投影原理标准或有关规定画出的图形，叫做视图。 3、在图纸上必须用粗实线画出图框，标题栏一般应位于图纸的右下 方位。 4、图样中，机件的可见轮廓线用粗实线画出，不可见轮廓线用虚线画出，尺寸线和尺寸界限用细实线画出，对称中心线和轴线用细点划线画出。 5、比例是图形与实物相应要素的线性尺寸比，在画图时应尽 量采用原值的比例，须要时也可采用放大或缩小的比例，其中1：2为缩小比例，2：1为放大比例。无论采用哪种比例，图样上标注的应是机件的实际尺寸。 6、机件的真实大小以图样上所标注的尺寸数值为依据与比例及 视图大小无关。 7、标注尺寸的三要素尺寸数字、尺寸线和尺寸界线。 8、尺寸标注中的符号：R表示半径，Φ表示直径。 9、标注水平尺寸时，尺寸数字的字头方向应向上；标注垂直尺寸时，尺寸数字的字头方向应 向左。角度的尺寸数字一律按水平位置书写。当任何图线穿过尺 1 / 59

机械制图试题库及答案 寸数字时都必须断开。 10、平面图形中的线段有已知线段、中间线段和连接 线段三种。 11、绘图板是用来固定图纸，丁字尺是用来画水平 线。 12、在机械制图中选用规定的线型，虚线是用于不可见轮廓线， 中心线、对称线就用细点划线。 13、标注圆的直径尺寸时，应在数字前加注符号Φ，标注球的直径符号为SΦ。 14、图样上的尺寸，由尺寸线、尺寸界线线、尺寸数字和尺寸起止符号组成。 15、图样上的书写的汉字采用长仿宋体，其字的宽度应为高度的1/ 16、三视图的投影规律长对正，高平齐，宽相等。 17、读简单零件图的步骤抓住特征分部分、旋转归位想形状、综合 起来想整体。 18图纸的幅面分为基本幅面和加长幅面两类，基本幅面按尺寸大小可分为5种，其代号分别为A0、A1、A2、A3、A4。 19、图纸格式分为不留装订边和留装订边种，按标题栏的方位又 可将图纸格式分为x型和Y型两种。 20标题栏应位于图纸的右下方标题栏中的文字方向为看图方向。 21．比例是指图中图形与其实物相应要素之比。图样上标注的尺寸应是机件的 实际尺寸，与所采用的比例无关。 2 / 59

光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

https://www.sodocs.net/doc/4210749212.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析 光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。 大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。 尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。 举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。 接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。 一、航线星云 关于洞察 截止到2012年1月，开源网站https://www.sodocs.net/doc/4210749212.html,上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。 通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。

大数据时代下机器学习的应用研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/4210749212.html, 大数据时代下机器学习的应用研究 作者：韩雪纯 来源：《科技风》2018年第19期 摘要：大数据时代下数据的出现和传输呈现出了一种以几何形式增长的形态出现，不论是数据的规模、内容还是精确程度都为服务器的进步与完善带来了极大的挑战。本文以此为出发点，就大数据时代下机器学习的应用研究做详细深入的探究，主要针对当下机器学习的重要内容做分析。 关键词：大数据时代；机器学习；数据；应用 大数据时代的到来给传统机器的学习提出了一个较为巨大的数据难题，即如何面对庞大的数据群体开展处理活动，目前传统机器学习主要存在的问题在系统与用户的语言差异及如何模仿并模拟人的学习过程。基于当下对于大数据处理的基本要求，如何满足上述条件，成为了传统机器学习主要方向。 1 基于大数据时代下机器学习的评价指标 数据的庞大性及处理的复杂程度对于传统机器提出了极为严苛的要求，但当下传统机器的处理能力有限，显然不能满足当下的需求，进而形成了传统机器的发展缓慢与大数据需求激增的矛盾。因此传统机器需要进行机器学习，以全新的运营系统及算法来满足当下需求，而评价其传统机器是否达标需要通过以下几个方面来评价。 （1）计算速度的评价指标。大数据时代最突出的特征就数据的数量与其产生的速度，因此机器学习的评价指标中，计算速度作为一个重要指标，是检验机器学习是否符合当下标准的重要内容。而在机器计算速度的评价指标中，与计算速度相关的速度内容又包括训练与预测两方面，训练与预测是两个不可分割的内容[1]，前者是指在计算中得出最优方案的计算速度， 后者则是指运用最优方案进行计算产生结构的具体速度，两者的结合共同成为衡量机器计算速度的重要标准。 （2）泛化能力的考察与实践。机器学习的根本目标，是通过学习，将能够得出的最优方案进行推广，成为可以广泛使用的方案，因此对数据处理能力的合理性，即机器学习的泛化能力也成为了当下衡量的重要标准之一。 （3）数据处理与标识能力。数据处理与标识能力是指在当下数据中，机器对于数据进行分辨，将有标识的数据进行处理与运用，未标识的数据在传统机器计算中处于废弃不完整数据，会被丢弃，但是实际这些数据中有很多数据可以重新被标识，成为完整数据被利用。因此，对于数据的处理与标识能力也成为了当下机器学习的重要评价标准之一。