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我们在掌握了机器学习的技术之后就需要实现技术项目落地，而今天我们就一起来了解一下，机器学习在大数据分析预测中的应用实践作用都有哪些。
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，同一时候，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切须要分布式计算与内存计算这种关键技术。因此，机器学习的兴旺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。
可是，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。大数据中包括有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包括以下四种分析方法：
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：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。虽然机器学习的一些结果具有非常大的魔力。在某种场合下是大数据价值好的说明。
但这并不代表机器学习是大数据下的的分析方法。
机器学习与大数据的结合产生了巨大的价值。基于机器学习技术的发展。数据能够“预測”。对人类而言，积累的经验越丰富，阅历也广泛，对未来的推断越准确。比如常说的“经验丰富”的人比“初出茅庐”的小伙子更有工作上的优势，就在于经验丰富的人获得的规律比他人更准确。
各种不同算法在输入的数据量达到一定级数后，都有相近的高精确度。于是诞生了机器学习界的名言：成功的机器学习应用不是拥有好的算法，而是拥有多的数据。
在大数据的时代。有好多优势促使机器学习能够应用更广泛。
比如随着物联网和移动设备的发展。我们拥有的数据越来越多，种类也包括图片、文本、视频等非结构化数据，这使得机器学习模型能够获得越来越多的数据。
同一时候大数据技术中的分布式计算Map-Reduce使得机器学习的速度越来越快，能够更方便的使用。种种优势使得在大数据时代，机器学习的优势能够得到佳的发挥。
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2025-02-12
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