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在機器學習中如何選擇一個合適的算法？
2019-05-08
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在我們使用機器學習處理問題的時候，我們需要選擇算法，選擇一個好的算法能夠幫助我們提高工作效率。但是很多朋友對選擇算法不是很理解，在這篇文章中我們就給大家介紹一下關于機器學習選擇算法的相關建議，希望能夠對大家有所幫助。

1.選擇算法的意義

我們選擇算法就是為了更高效率的進行處理問題。在我們充分了解數據及其特性以后，就能夠幫助我們更有效地選擇機器學習算法。采用某種流程就可以縮小算法的選擇范圍，使我們少走些彎路，但在具體選擇哪種算法方面，一般并不存在最好的算法或者可以給出最好結果的算法，在實際做項目的過程中，這個過程往往需要多次嘗試，有時還要嘗試不同算法。但是對于初學者，選擇算法還是按照下面提到的算法進行選擇。

2.選擇算法的步驟

通常來說，選擇算法是一個比較麻煩的事情，但是并不是不能選擇，選擇就需要我們十分細心，這樣我們才能夠選擇出一個合適的算法，以便于我們更好的處理問題。選擇算法首先需要分析業務需求或者場景，這一步完成以后，就需要我們初探數據，看看自己是否需要預測目標值，如果需要的話，那么就使用監督學習，當然，使用監督學習的時候，如果發現了目標變量，如果是離散型，那么就使用分類算法，如果是連續型，那么就使用回歸算法。當然，如果我們發現不需要預測目標值，那么就使用無監督學習，具體使用的算法就是K-均值算法、分層聚類算法等其他算法。

3.SQL spark算法的優勢

有一種算法十分常見并且實用，那就是SQL spark算法，Spark SQL算法有著功能強大、性能優良的機器學習庫，還可以用于圖像處理和用于流式處理的工具，其優勢十分明顯。

（1）這個算法能夠與Hadoop、Hive、HBase等無縫連接：Spark可以直接訪問Hadoop、Hive、Hbase等的數據，同時也可使用Hadoop的資源管理器。

（2）在完整的大數據生態系統中，有我們熟悉的SQL式操作組件Spark SQL，還有功能強大、性能優良的機器學習庫、圖像計算及用于流式處理等算法。

（3）在高性能的大數據計算平臺中，由于數據被加載到集群主機的分布式內存中。數據可以被快速的轉換迭代，并緩存后續的頻繁訪問需求?；趦却孢\算，Spark可以比Hadoop快100倍，在磁盤中運算也比hadoop快10倍左右。

這篇文章我們給大家介紹了機器學習處理問題時如何選擇一個合適的算法以及spark算法的優勢的相關內容，相信大家對如何選擇算法有了更加清晰的認識了吧？祝愿大家可以早日學有所成、學以致用。


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