大数据下的机器学习算法综述

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1、Seediscussions,stats,andauthorprofilesforthispublicationat:https://www.researchgate.net/publication/286071811AsurveyofmachinelearningalgorithmsforbigdataArticleinMoshiShibieyuRengongZhineng/PatternRecognitionandArtificialIntelligence·April2014CITATIONSREADS153,9304authors,inclu

2、ding:QingHeZhongzhiShiChineseAcademyofSciencesChineseAcademyofSciences173PUBLICATIONS1,775CITATIONS561PUBLICATIONS5,225CITATIONSSEEPROFILESEEPROFILESomeoftheauthorsofthispublicationarealsoworkingontheserelatedprojects:IntelligenceScienceViewprojectcontent-basedimageretrievalVie

3、wprojectAllcontentfollowingthispagewasuploadedbyQingHeon21June2016.Theuserhasrequestedenhancementofthedownloadedfile.第27卷第4期模式识别与人工智能Vol．27No．42014年4月PＲ＆AIApr．2014*大数据下的机器学习算法综述11，2，31，21何清李宁罗文娟史忠植1(中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190)2(中国科学院大学北京100049)3(河北大学数学与计算机学院保定071002)摘要随着产业

4、界数据量的爆炸式增长，大数据概念受到越来越多的关注．由于大数据的海量、复杂多样、变化快的特性，对于大数据环境下的应用问题，传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用．因此，研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题．文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状．此外，并行是处理大数据的主流方法，因此介绍一些并行算法，并引出大数据环境下机器学习研究所面临的问题．最后指出大数据机器学习的研究趋势．关键词大数据，机器学习，分类，聚类，并行算法中图法分类号TP391ASurveyofMachineLearningAlgo

5、rithmsforBigData11，2，31，21HEQing，LINing，LUOWen-Juan，SHIZhong-Zhi1(KeyLaboratoryofIntelligentInformationProcessing，InstituteofComputingTechnology，ChineseAcademyofSciences，Beijing100190)2(UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049)3(CollegeofMathematicsandComputerScience，

6、HebeiUniversity，Baoding071002)ABSTＲACTWiththeexplosivegrowthoftheindustrydata，moreandmoreattentionispaidtobigdata．However，duetothevolume，complexandfast-changingcharacteristicsofbigdata，traditionalmachinelearningalgorithmsforsmalldataarenotapplicable．Therefore，developingmachinel

7、earningalgorithmsforbigdataisaresearchfocus．Inthispaper，thestate-of-the-artmachinelearningtechniquesforbigdataareintroducedandanalyzed．Asparallelismisamainstreamstrategyforapplyingmachinelearningalgorithmstobigdata，someparallelismstrategiesaredescribedindetailaswell．Finally，the

8、challengesofapplyingmachinelearningtobigdataandsomeint