大数据与机器学习算法应用合集

大数据特征与机器学习算法简介，帮助您了解机器学习算法。

政务系统的大数据和机器学习应用，真的是越做越有意思了。你看，像城市规划、交通管理这种大项目，用上数据和模型预测，效率直接翻倍。是像重庆那边的做法，手机信令、GPS、各种模型全拉起来跑，做出来的决策系统还挺靠谱的。城市规划里的数据评估用得挺多，像人口分布、土地使用这些，靠人工搞效率太低了。大数据一套下来，既快还精。就像用heatmap快速看人流密度，直观又省事。交通方面也是一大亮点。整合车辆 GPS、公共交通数据这些数据源，不只是看路堵不堵，更能预测接下来会不会堵，提前调整红绿灯配时都不在话下。机器学习这块，主要看三招：数据挖掘、智能决策、自动化服务。像预测模型，用Random Forest或X

协同过滤推荐算法挺有意思的，适合用在电商、社交平台这类需要根据用户行为进行推荐的场景。你可以根据其他用户的行为来给你推荐感兴趣的商品或内容，像亚马逊、Netflix 这类平台就用了这个算法。最早是 1992 年由 Goldberg 等人提出的，后来在 Tapestry 系统中应用，虽然当时局限性蛮大的，但如今的技术已经成熟了，效果也蛮不错的。其实，协同过滤大体上有两种方式：基于用户和基于物品的推荐方法。举个例子，假如你买了某个商品，系统就会根据类似用户的购买记录，推荐你感兴趣的其他商品。嗯，挺智能的对吧？而且你完全不需要手动去打标签或者给评价，系统自己会通过行为来学习和预测。不过也有一些挑战，

学习笔记概述

最新大数据、人工智能、机器学习的资料合集，内容挺全的，适合平时项目中查缺补漏用。机器学习的经典读书报告、MATLAB源码资源，还有不少关于Spark和PySpark的项目实战，像智能客户系统那篇就有参考价值。学习笔记用的是Xmind格式，梳理思路挺清晰的，适合刚入门的朋友理清知识结构。顺带还有一篇关于信息安全的内容，聊的是人工智能在安全态势感知方面的应用，感觉跟实际工作结合得还不错。要注意：有些是偏学术向的，比如KDD那篇，适合深入研究。实战党更推荐看带“项目实战”或“源代码”的文章，直接上手。如果你最近在做 AI 方向的项目或者准备进阶学习，可以把这些都收一份，省得到处找。收藏不亏～

摘要：TalkingData目前专注于应用统计分析、游戏运营分析、移动广告监测、移动数据DMP平台及行业数据分析等领域。随着业务的快速扩展，数据规模不断增长，带来了挑战。将简要介绍我们在应对这些挑战过程中的经验。成立于2011年的TalkingData，提供企业级移动数据分析和挖掘解决方案，逐步增强机器学习的应用能力。作为新兴企业，尽管资源有限，我们通过创新应对大数据和计算能力的需求。

档描述了在Spark作业中验证大数据的设计思路和示例代码。

美团在各种服务中广泛应用大数据与云计算，尤其在机器学习领域取得显著成就。这些实践为有兴趣的人提供了学习和实战的绝佳机会。

大数据环境下的机器学习算法资源，挺适合拿来做教学和实验的。Hadoop 和 Spark 两个主流平台的并行化实现都覆盖了，适合你深入研究下分布式计算那一块。 Hadoop 环境的并行算法讲得比较基础，适合刚接触大数据的朋友。你可以从小数据集开始练手，慢慢扩展到 TB 级。 Spark 下的机器学习管道还不错，响应快，代码也比较清晰，用MLlib跑个分类模型轻轻松松。像RandomForest、KMeans都有示例哦。 平台工具也蛮全的，从框架到算法库都提到了，还贴心给了一堆扩展阅读。比如这个Spark 2.x + Python 大数据机器学习实战，内容挺实用，适合配合练习。 嗯，如果你正好在做