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大数据分析到底需要多少种工具_大数据分析总结

2018年01月05日 14:37 次阅读

越来越多的应用涉及到大数据,不幸的是所有大数据的属性,包括数量、速度、多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么大数据给我们带来了什么好处呢?大数据最大的好处在于能够让我们从这些数据中分析出很多智能的、深入的、有价值的信息。

最近比较了179种不同的分类学习方法(分类学习算法)在121个数据集上的性能,发现Random Forest(随机森林)和SVM(支持向量机)分类准确率最高,在大多数情况下超过其他方法。本文针对“大数据分析到底需要多少种工具?”

分类方法大比武

大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算。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(见图1)。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。分类学习也是机器学习领域,研究最彻底、使用最广泛的一个分支。

大数据分析到底需要多少种工具_大数据分析总结

图1机器学习分类体系

最近、Fernández-Delgado等人在JMLR(Journal of Machine Learning Research,机器学习顶级期刊)杂志发表了一篇有趣的论文。他们让179种不同的分类学习方法(分类学习算法)在UCI 121个数据集上进行了“大比武”(UCI是机器学习公用数据集,每个数据集的规模都不大)。结果发现Random Forest(随机森林)和SVM(支持向量机)名列第一、第二名,但两者差异不大。在84.3%的数据上、Random Forest压倒了其它90%的方法。也就是说,在大多数情况下,只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了。

几点经验总结

大数据分析到底需要多少种机器学习的方法呢?围绕着这个问题,我们看一下机器学习领域多年得出的一些经验规律。

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work的不错。参见图2中Blaco & Brill的实验结果。

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,最近流行的深度学习方法往往效果更好。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。

大数据分析到底需要多少种工具_大数据分析总结

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发表于 2018-03-19 09:53 1295次阅读
使用MaxCompute阿里大数据计算方法详解

互联网下半,人工智能、大数据将会是重点

在行业变迁中:在中国,创新、创业的机会究竟在哪里?该怎么驾驭这样的机会?现在业内很多人强调产品思维,...

发表于 2018-03-19 08:50 478次阅读
互联网下半,人工智能、大数据将会是重点

2018年将是人工智能应用大规模落地开花的一年

日前,体育大数据服务及应用企业魔方元科技在北京举办了“机器人陪你看世界杯”为主题的产品沟通分享会,首...

发表于 2018-03-17 11:47 1326次阅读
2018年将是人工智能应用大规模落地开花的一年

中国家电行业的未来竞相_跨出传统拥抱物联网和大数...

人工智能、物联网、大数据,当这些前沿技术与家电产品交织一起时,家电行业的发展边界早已打破传统意义上的...

发表于 2018-03-17 08:02 452次阅读
中国家电行业的未来竞相_跨出传统拥抱物联网和大数...

可靠性系统工程与大数据详解

在可靠性领域的几个关键概念内涵,最为重要的概念就是浴盆曲线,任何一本可靠性教科书都会出现这个曲线,纵...

发表于 2018-03-16 14:50 761次阅读
可靠性系统工程与大数据详解

智能时代来临,计算力和大数据已成核心驱动

现在AI都应用于一些专业场景,必须把这个场景划的足够窄、足够清晰,然后通过深度学习把特征、数据了解后...

发表于 2018-03-16 13:43 923次阅读
智能时代来临,计算力和大数据已成核心驱动

互联网+”成为中国经济转型升级的新引擎

推动“互联网+”经济发展的重要力量是技术创新,尤其是移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等快...

发表于 2018-03-16 11:06 1046次阅读
互联网+”成为中国经济转型升级的新引擎

AI与大数据催化中国半导体需求,中国晶圆厂加快量...

但是中国晶圆厂要迈入10纳米以下先进工艺比拼的不仅是技术还有严谨的管理,晶圆厂要迈入这个阶段仍须“ ...

发表于 2018-03-16 08:55 4267次阅读
AI与大数据催化中国半导体需求,中国晶圆厂加快量...

人工智能、大数据、云端计算的核心是集成电路芯片

人工智能、大数据、云端计算等新兴市场应用背后的核心是集成电路芯片,而促进芯片高速发展的驱动力,不仅有...

发表于 2018-03-16 08:50 912次阅读
人工智能、大数据、云端计算的核心是集成电路芯片

金融人工智能侵入及占领华尔街的分析

人工智能 的发展出现了一些“AI威胁论”观点,有些人大胆预测“人工智能将侵入及占领华尔街”,认为在未...

发表于 2018-03-16 01:38 238次阅读
金融人工智能侵入及占领华尔街的分析

物联网、大数据人工智能发展的先决条件

物联网——物联网提供了计算机感知和控制物理世界的接口和手段,它们负责采集数据、记忆、分析、传送数据、...

发表于 2018-03-15 14:31 929次阅读
物联网、大数据人工智能发展的先决条件

罗氏收购医疗大数据独角兽,这又是哪儿跟哪儿?

当国人在欢庆2018年农历春节时,国际制药巨头罗氏对外宣布,以19亿美元收购美国癌症数据公司 Fla...

发表于 2018-03-15 12:42 179次阅读
罗氏收购医疗大数据独角兽,这又是哪儿跟哪儿?

2018区块链、大数据、物联网三大板块中国进入下...

现在的商业一片萧条:工厂倒闭;商店关门;电商企业倒闭;虚拟经济都是泡沫,实体经济都是累赘;产品利润越...

发表于 2018-03-14 15:03 840次阅读
2018区块链、大数据、物联网三大板块中国进入下...

科技应用下的新局面 智能型招聘初露锋芒

在大数据、人工智能等新技术的加持下,招聘行业的前期筛选效率与后期沟通成本都在大幅改善,但是,无论是传...

发表于 2018-03-14 14:05 642次阅读
科技应用下的新局面 智能型招聘初露锋芒

人工智能应用于各行各业,重新定义我们生活的世界

我们会看到更多人工智能在垂直领域的行业创新。比如医疗,金融,工业制造。今天的人工智能,更多的是面向消...

发表于 2018-03-14 11:28 921次阅读
人工智能应用于各行各业,重新定义我们生活的世界

精打细算使用MaxCompute搭建数仓

发表于 2018-03-13 18:30 164次阅读
精打细算使用MaxCompute搭建数仓

常见大数据应用有哪些?

发表于 2018-03-13 16:50 268次阅读
常见大数据应用有哪些?

Kubernetes的Device Plugin设计解读

发表于 2018-03-12 16:23 352次阅读
Kubernetes的Device Plugin设计解读

MaxCompute常用语句汇总(更新ing)

发表于 2018-02-02 15:57 180次阅读
MaxCompute常用语句汇总(更新ing)