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大数据分析培训短期班之数据分析分类方法

作者:张老师 浏览次数: 2020-06-28 12:01
在大数据分析的工作当中,机器学习和大规模计算是两大利器,面对越来越大的数据规模和越来越复杂的分析任务,大数据分析对于专业的技术和方法工具等的依赖程度,也就越高。今天的大数据分析培训短期班分享,我们主要来聊聊数据分析当中的分类方法。

前面我们说到,大数据分析,对于机器学习和大规模计算,其中又有更加具体的方法。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等,而监督学习又包括分类学习、回归学习、排序学习、匹配学习等。

大数据分析培训短期班

分类是最常见的机器学习应用问题,比如垃圾邮件过滤、人脸检测、用户画像、文本情感分析、网页归类等,本质上都是分类问题。

总体来说,大数据分析性能的好坏,也就是说机器学习预测的准确率,与使用的学习算法、问题的性质、数据集的特性包括数据规模、数据特征等都有关系。

一般地,Ensemble方法包括Random Forest和AdaBoost、SVM、Logistic Regression分类准确率最高。

没有一种方法可以“包打天下”。Random Forest、SVM等方法一般性能最好,但不是在什么条件下性能都最好。

不同的方法,当数据规模小的时候,性能往往有较大差异,但当数据规模增大时,性能都会逐渐提升且差异逐渐减小。也就是说,在大数据条件下,什么方法都能比较不错地完成学习任务。

对于简单问题,Random Forest、SVM等方法基本可行,但是对于复杂问题,比如语音识别、图像识别,则深度学习方法往往效果更好。这里说句题外话,深度学习本质是复杂模型学习,是今后研究的重点。

在实际应用中,要提高分类的准确率,选择特征比选择算法更重要。好的特征会带来更好的分类结果,而好的特征的提取需要对问题的深入理解。

关于大数据分析培训短期班,数据分析分类方法,以上就为大家做了一个简单的分析了。大数据分析当中,对于分类方法的应用是非常普遍的,作为大数据分析从业者,需要熟练掌握分类方法。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据分析与挖掘,零基础小班面授,本月正在招生中,课程大纲及试学视频可联系客服获取!
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