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摘要：随着现代社会的迅速发展，越来越多的先进机器设备应用到我们的日常生产生活当中，其中大数据机器学习系统的发展成为人们普遍关注的话题，本文对大数据机器系统学习的方式进行分析，探究优化对策，为机器学习的进一步发展奠定一个良好的基础，进一步研究其学习系统的发展趋势，为相关工作人员的具体工作提供一定的理论标准依据。
关键词：大数据;机器学习系统;研究进展
前言
随着现在大数据时代逐渐来临，我们了解到机器学习系统的发展方向主要可以分为两种，第一种是学习机制，机器对于人类的行为已经存在一定的模拟学习能力，第二种就是在这个信息传输迅速，数量庞大的时代，机器如何在大数据集合当中进行有效信息的提取利用，以及对于潜在信息的深入分析，机器在分析数据的同时，也是在追求更高水平的应用学习，为了机器能够更加科学有效地对数据进行分析学习，迅速吸收并加以分析，推动当代数据社会的发展，相关工作人员必须对于机器学习系统进行深层次的研究。
1.机器学习的常见方法
1.1监督学习
监督学习是基于一个预先设定好的学习标准，然后通过精确的计算公式来进行参数的相关调整和完善以达到某个具体的目的，可能是为了要求精度或者最小的误差，让模型在不断地调整过程当中达到最优，然后把成功的模型当做一个成功的标准来衡量之后的新样例指标，通常情况下学习模型可以分为神经网络，贝叶斯分类器以及决策回归几种常见的类型，运用精确方便的现代科学方法来进行数据分析以调整减小误差。在神经网络模型当中可以使用梯度优化的方法，在支持向量机内进行二次优化，通过不断的有效调整来获取最优化模型。
1.2无监督学习
与前者不同，无监督学习是不存在预先的模型的，没有可以加以利用分析的信息，在具体的利用途径当中，无监督分析主要用在处理信息，密度估计等工作当中，当数据流存在比较密集的分布，无监督分析可以进行相关样本的聚集分类，在数据流当中进行采样分析，选取最佳的相关数据表示，“最佳”这个判定标准会随着情况的发展而逐渐变得不同，在分析主成分的工作当中，达到最佳需要寻找最适合表达数据投影的子空间，流行学习是为了探究事物真实的流形分布，聚类分析则是无监督学习当中最主要的一项工作，就是讲不同的数据流分为不同的层次，分别形成聚集的样例簇，常见的聚类方法分为层次聚类，自组织影射和k均值聚类，无监督学习由于没有预先设定的情况，所以在对于数据进行度量的时候具有较大的自由，分为基于相似性和度量两个主要方面。
1.3半监督学习
传统的机器在处理数据的时候对于那些从未见过的数据采取的是损失数据处理，这样会造成一些有效设定数据的丢失，计算机进行工作的时候会出现一种无监督学习状态，而监督学习就是基于已完成识别的信息数据进行分析，在同时存在已识别和未识别的信息状态当中，会出现一种监督与未监督学习相结合的处理模式，这时就需要相应的半监督学习处理分析方法，半监督学习不仅可以对于已经具有地域标识的数据进行相应处理，还可以对没有标识无法识别的数据进行分类，对其进行回收利用，确保相关数据可以达到最大程度的利用，尤其是在现在这个信息数据大爆炸的社会，会有很多超出原本认知范围的数据，但是可能带来的是更进一步的发展，如果按照原来传统的分析损耗程度，不利于数据处理的进一步发展，如果不对其进行新一步的分类和处理，会对于原本有价值的数据产生大量的浪费。
1.4集成学习技术
科学的学习方法还是集取多种学习方法的优点，对于现存的学习系统进行不断的优化，取其精华，弃其糟粕，无论是人力还是物力，单个的学习方法必然会有一定的发展限制，集合的多学习机制可以以一种方法来弥补另一种方法的不足，利用集合的学习系统来应对不断变化的时代发展，越来越多数据的出现给人们有些眼花缭乱的错觉，数据处理问题是机器对人类进行模拟学习的一项重要因素，需要在现有的基础上进行进一步的分析结合，为数据分析管理和利用提供更多的可选择的发展方向。
2.机器学习系统发展趋势
2.1提升泛化能力
机器学习系统主要是通过不同的试验来选取最优的工作方案，从而逐渐推广应用，提高机器运作的整体效率，所以为了机器能够更好地投入到工作当中，提高机器学习系统的泛化能力至关重要，目前经过大多数的测试，支持向量机这一项已经初步结合了理论知识与实践结果，成为应用比较广泛的学习方法，可以结合比较广泛的知识，但是泛化能力还有很大的提升空间，机器学习系统还需要不断实践，不断进行改进完善。
2.2提升学习可理解性
对于大多数生产运作过程当中，都不需要人类进行过多的操作，都是由相关工作人员输入口令，然后机器在其内部进行精确的算法计算，最后输出相应的数据内容，但是要想让机器的学习能力能够应付更高端更复杂的问题的时候，需要的是对于数据的可解释程度，这也是在市场上竞争的一个主要因素，所以为了提高机器的学习系统的有效性，需要相关工作人员对于数据进行分析，增强其可解释性，有助于计算机学习体系水平的提高。
2.3提升学习速度
现在这个信息迅速发展传播的社会，数据产生的速度也大大加快，为了提高机器对这些数据进行分析的速度，在关键时刻不掉链子，在不同的领域中进行机器学习系统的优化，相关工作人员对于机器的学习速度进行专业的测试和检验，总体的评价可以分为两部分，训练是在具体的实践过程当中，寻求最佳的计算方案，后者是通过预测来实现最优方案在计算当中的速度优化，要想得到科学有效的结果，需将两者合理结合，提高机器学习系统的运行效率。
3.总结
在机器学习系统优化的过程当中，首先要明确的是机器学习的常见方式，包括不存在既定数据的无监督学习以及事先设计好数据模式的监督学习，还有将两者有效结合提高学习效率的半监督学习，两者结合可以实现取长补短，还有基层学习技术和强化学习积累，與此同时，机器学习系统的多方面综合发展是未来发展的必然趋势，机器学习系统的优化也是为了跟上数据时代发展的脚步，有助于国家经济的发展与提高。
参考文献
[1]韩雪纯.大数据时代下机器学习的应用研究[J].科技风，2018，351（19）：63-63.
[2]张素芳，翟俊海，王聪，等.大数据与大数据机器学习[J].河北大学学报（自然科学版），2018，38（3）：299-308.
关键词：大数据;机器学习系统;研究进展
前言
随着现在大数据时代逐渐来临，我们了解到机器学习系统的发展方向主要可以分为两种，第一种是学习机制，机器对于人类的行为已经存在一定的模拟学习能力，第二种就是在这个信息传输迅速，数量庞大的时代，机器如何在大数据集合当中进行有效信息的提取利用，以及对于潜在信息的深入分析，机器在分析数据的同时，也是在追求更高水平的应用学习，为了机器能够更加科学有效地对数据进行分析学习，迅速吸收并加以分析，推动当代数据社会的发展，相关工作人员必须对于机器学习系统进行深层次的研究。
1.机器学习的常见方法
1.1监督学习
监督学习是基于一个预先设定好的学习标准，然后通过精确的计算公式来进行参数的相关调整和完善以达到某个具体的目的，可能是为了要求精度或者最小的误差，让模型在不断地调整过程当中达到最优，然后把成功的模型当做一个成功的标准来衡量之后的新样例指标，通常情况下学习模型可以分为神经网络，贝叶斯分类器以及决策回归几种常见的类型，运用精确方便的现代科学方法来进行数据分析以调整减小误差。在神经网络模型当中可以使用梯度优化的方法，在支持向量机内进行二次优化，通过不断的有效调整来获取最优化模型。
1.2无监督学习
与前者不同，无监督学习是不存在预先的模型的，没有可以加以利用分析的信息，在具体的利用途径当中，无监督分析主要用在处理信息，密度估计等工作当中，当数据流存在比较密集的分布，无监督分析可以进行相关样本的聚集分类，在数据流当中进行采样分析，选取最佳的相关数据表示，“最佳”这个判定标准会随着情况的发展而逐渐变得不同，在分析主成分的工作当中，达到最佳需要寻找最适合表达数据投影的子空间，流行学习是为了探究事物真实的流形分布，聚类分析则是无监督学习当中最主要的一项工作，就是讲不同的数据流分为不同的层次，分别形成聚集的样例簇，常见的聚类方法分为层次聚类，自组织影射和k均值聚类，无监督学习由于没有预先设定的情况，所以在对于数据进行度量的时候具有较大的自由，分为基于相似性和度量两个主要方面。
1.3半监督学习
传统的机器在处理数据的时候对于那些从未见过的数据采取的是损失数据处理，这样会造成一些有效设定数据的丢失，计算机进行工作的时候会出现一种无监督学习状态，而监督学习就是基于已完成识别的信息数据进行分析，在同时存在已识别和未识别的信息状态当中，会出现一种监督与未监督学习相结合的处理模式，这时就需要相应的半监督学习处理分析方法，半监督学习不仅可以对于已经具有地域标识的数据进行相应处理，还可以对没有标识无法识别的数据进行分类，对其进行回收利用，确保相关数据可以达到最大程度的利用，尤其是在现在这个信息数据大爆炸的社会，会有很多超出原本认知范围的数据，但是可能带来的是更进一步的发展，如果按照原来传统的分析损耗程度，不利于数据处理的进一步发展，如果不对其进行新一步的分类和处理，会对于原本有价值的数据产生大量的浪费。
1.4集成学习技术
科学的学习方法还是集取多种学习方法的优点，对于现存的学习系统进行不断的优化，取其精华，弃其糟粕，无论是人力还是物力，单个的学习方法必然会有一定的发展限制，集合的多学习机制可以以一种方法来弥补另一种方法的不足，利用集合的学习系统来应对不断变化的时代发展，越来越多数据的出现给人们有些眼花缭乱的错觉，数据处理问题是机器对人类进行模拟学习的一项重要因素，需要在现有的基础上进行进一步的分析结合，为数据分析管理和利用提供更多的可选择的发展方向。
2.机器学习系统发展趋势
2.1提升泛化能力
机器学习系统主要是通过不同的试验来选取最优的工作方案，从而逐渐推广应用，提高机器运作的整体效率，所以为了机器能够更好地投入到工作当中，提高机器学习系统的泛化能力至关重要，目前经过大多数的测试，支持向量机这一项已经初步结合了理论知识与实践结果，成为应用比较广泛的学习方法，可以结合比较广泛的知识，但是泛化能力还有很大的提升空间，机器学习系统还需要不断实践，不断进行改进完善。
2.2提升学习可理解性
对于大多数生产运作过程当中，都不需要人类进行过多的操作，都是由相关工作人员输入口令，然后机器在其内部进行精确的算法计算，最后输出相应的数据内容，但是要想让机器的学习能力能够应付更高端更复杂的问题的时候，需要的是对于数据的可解释程度，这也是在市场上竞争的一个主要因素，所以为了提高机器的学习系统的有效性，需要相关工作人员对于数据进行分析，增强其可解释性，有助于计算机学习体系水平的提高。
2.3提升学习速度
现在这个信息迅速发展传播的社会，数据产生的速度也大大加快，为了提高机器对这些数据进行分析的速度，在关键时刻不掉链子，在不同的领域中进行机器学习系统的优化，相关工作人员对于机器的学习速度进行专业的测试和检验，总体的评价可以分为两部分，训练是在具体的实践过程当中，寻求最佳的计算方案，后者是通过预测来实现最优方案在计算当中的速度优化，要想得到科学有效的结果，需将两者合理结合，提高机器学习系统的运行效率。
3.总结
在机器学习系统优化的过程当中，首先要明确的是机器学习的常见方式，包括不存在既定数据的无监督学习以及事先设计好数据模式的监督学习，还有将两者有效结合提高学习效率的半监督学习，两者结合可以实现取长补短，还有基层学习技术和强化学习积累，與此同时，机器学习系统的多方面综合发展是未来发展的必然趋势，机器学习系统的优化也是为了跟上数据时代发展的脚步，有助于国家经济的发展与提高。
参考文献
[1]韩雪纯.大数据时代下机器学习的应用研究[J].科技风，2018，351（19）：63-63.
[2]张素芳，翟俊海，王聪，等.大数据与大数据机器学习[J].河北大学学报（自然科学版），2018，38（3）：299-308.