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  • 2022-01-10 16:46:22

    大数据与机器学习的关系

    • 在通常情况下,大数据技术与机器学习是互相促进、相依相存的关系

    • 机器学习不仅需要合理、适用和先进的算法,还需要依赖足够好和足够多的数据。

    • 大数据可以提高机器学习模型的精确性。数据的数据量越多,质量越高,机器学习的效率和准确性就越高。机器学习是大数据分析的一个重要方向(方式)。

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    大数据时代究竟改变了什么? 改变的是思维 增加了数据重要性:数据资源--->数据资产(增值) 改变了方法论:基于知识的理论完美主义--->基于数据的历史经验主义 改变了数据分析:统计学...

    大数据时代究竟改变了什么?

    • 改变的是思维

    • 增加了数据重要性:数据资源--->数据资产(增值)

    • 改变了方法论:基于知识的理论完美主义--->基于数据的历史经验主义

    • 改变了数据分析: 统计学(抽样)--->数据科学(大数据)

    • 改变计算智能:复杂算法--->简单算法(MapReduce)

    • 改变决策方面:基于目标决策--->基于数据决策

    • 改变业务方面:基于业务的数据化--->数据主导业务

    • 产业竞合:以战略为中心--->以数据为中心

    大数据的4V特征

    • 数据量大:数据量从TB增长到PB,ZB、使用HDFS分布式文件系统存储
    • 数据种类多

            结构化的数据:Mysql为主的存储和处理

            非结构化数据:包括图形、音频等;使用 HDFS存储,使用MapReduce,Hive分析

            半结构化数据:包括XML,HTML;使用 HDFS存储,使用MapReduce,Hive,Spark分析

    •     速度快

            数据的增长速度快:TB-PB-ZB、HDFS

            数据的处理的速度快:MR-Hive-Pig(结构化数据)-Impala;Spark-Flink(实时处理)

    •     价值密度低

            价值密度=有价值的数据/全部数据。分母快速增长导致价值密度低,同时总价值提高

            机器学习算法解决价值密度低:构建模型

    大数据与机器学习关系:大数据做基础的数据存储,数据的统计计算;机器学习从大量的数据里面挖掘有价值的数据

    大数据项目架构-以电信日志分析为例

    项目名称:电信日志分析系统

    项目描述:电信日志分析系统是以电信用户上网所产生的数据进行分析和统计计算,数据主要是来源于用户上网产生的访问日志和安全日志,通过hadoop大数据平台完成日志的入库、处理、查询、实时分析、上报等功能,达到异常IP的检测、关键词过滤、违规违法用户的处理等,整个项目的数据量在1T-20T左右,集群数量在10台到20台。

    项目架构分析:

    • 数据采集层

              一、用户访问日志数据 

                    数据格式:地区码201|用户ip|目的ip|流量|...
                    数据采集的方式:采用的是ftp的方式上传到服务器
                    数据上传的时间:每个小时上传上一个小时的数据
                    小文件的合并:通过shell完成小文件的合并
                    监控文件:JNotify

              二、用户安全日志数据

                    当用户触犯电信部门指定的制度,违反国家法律法规。
                    数据采集方式Socket....C++完成数据采集先缓存到内存在到磁盘
                    数据格式:加密码:加密形式abc:1134234234
              三、网卡配置:千兆或万兆网卡

    • 数据存储层

                HDFS分布式文件系统

    • 数据分析层

                MapReduce:完成数据清洗的工作,如缺失字段的处理、异常值的处理等
                MR和Redis进行交互:完成地区码201和地区名字的转换(覆盖map函数,将地区码转换成地区)
                数据到Hive与Impala中做处理:Hive:1.处理实时性要求不高统计需求2.HIVE做一些小文件合并3.将Hive处理后的数据进一步加载到其他业务系统处理;Impala:实时性较高的需求
                数据到HBASE:完成固定条件查询
                数据到Spark中实时查询:解决了单一数据源在40个指标的情况下完成内存中的计算和topon的求取
                OOZIE:进行任务调度
                Mysql:Hive元数据存放,OOZIE元数据存放
                接口机:用于提交任务的机器:提交OOZIE任务:MR-Hive-Impala;提交Spark任务

    • 机器学习层

                位于大数据上层,完成的是大数据基础的数据存储和数据计算之上,通过数据结合机器学习算法构建机器学习模型,利用模型对现实事件作出预测

    • 数据展示层

                Oracle+JAVA+SSM做框架
                hive使用sqoop存储进Oracle
                impala可使用JDBC方式直接与web交互
                HBASE使用协处理器+thrift

    • 项目职责

            重点负责:实时or离线
            处理分析了哪些字段,通过何种手段进行分析

    • 项目优化

           修改成 HDFS+Spark平台一站式搞定

    • 集群部署建议

            1.主节点互备(NN和RN)
            2.需要较大网络宽带的机器通常配置两块网卡,至少是千兆网,并且分别地属于不同的网段(接受数据和put数据不能在同一个网段)
            3.需要较大内存的服务组件最好不要集中在一台机器上
            4.cpu消耗较高的组件一定要单独在一台机器上
            5.采集机同时可以当做接口机使用
            6.如果有非hadoop的组件需要使用,建议单独分配机器或者直接使用hadoop普通存储机
            7.组件的元数据库一定要有备份机,最好不要使用hadoop机器
            8.根据删除数据的重要性可以考虑是否使用垃圾桶机制(节省存储空间)

    大数据项目架构-以医疗项目为例

    分析数据存储

     

    人工智能的发展

    人工智能的三次浪潮:跳棋:专家系统,象棋:统计模型,围棋:深度学习

    人工智能的场景应用:图形识别-分类;无人驾驶;智能翻译;语音识别;医疗智能诊断;数据挖掘

    人工智能、机器学习、深度学习概念区别

    • 人工智能(暴力)>机器学习(加入算法)>深度学习(一种方法)

    • 机器学习只是人工智能的一个分支,机器学习分支还有数据挖掘和模式识别

    • 深度学习是机器学习的一种方法,是为了解决机器学习做不好的领域如图片识别

    • 人工智能如何落地?--依靠机器学习

    数据分析、数据挖掘、机器学习

    • 数据:即观测值,测量值

    • 信息:可信的数据

    • 数据分析:数据-->信息

    • 数据挖掘:信息-->到有价值的信息

    • 模式识别:图像识别

     

    总结:数据----数据分析---信息---数据挖掘/模式识别---有价值的信息

               机器学习和深度学习方法能解决数据挖掘/模式识别这些事情

    什么是机器学习?

    • 人类学学=大脑+经验

    • 机器学习=机器+学习=CPU+GPU(图形图像处理器)+数据+算法

    • 概念:机器学习致力于研究如何通过计算的手段,使用算法和数据构建模型,通过模型达到预测的功能

    什么不是机器学习?

    • 机器学习:从已有的经验中学习经验,从经验去分析。如判断收到邮件是否是垃圾邮件,自动标记facebook中的照片,考虑购物习惯推荐商品,预测汇率涨不涨,根据病症判断是哪类疾病

    • 确定问题不是机器学习:计算每种箱子的个数

    • 数值计算问题不是机器学习:计算一组数的平均值大小

    判断方法:可以通过是否具有预测过程判断是否是机器学习

    基于规则和基于模型

    •     基于规则学习:专家发现规律制定规则,是采用硬编码方式进行学习

    •     基于模型学习:通过数据构建机器学习模型,通过模型进行预测

    •     X(自变量,定义域--->特征)----f(函数、映射---->模型)--->Y(因变量、值域--->结果)

    •     最终目的是求解y=kx+b中的k和b

    •     机器学习学习的是什么?学习的是模型。学习的是模型中的k和b,即模型参数

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  • 大数据的定义 大数据(bigdata),指无法在定时间...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...

    大数据的定义

    大数据(bigdata),指无法在定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是个笼统的概念暂未发现和准确的定义。

    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,同时,复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此,机器学习的兴盛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。但是,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。大数据中包含有分布式计算,内存数据库,多维分析等等多种技术。单从分析方法来看,大数据也包含以下四种分析方法:

    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:经典代表是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,尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力,在某种场合下是大数据价值较好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的唯的分析方法。

    机器学习的定义

    从广义上来说,机器学习是种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的种方法。

    先,我们需要在计算机中存储历史的数据。接着,我们将这些数据通过机器学习算法进行处理,这个过程在机器学习中叫做“训练”,处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测,这个结果般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程,“模型”则是过程的中间输出结果,“训练”产生“模型”,“模型”指导“预测”。

    人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”,获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候,人类使用这些“规律”,对未知问题与未来进行“推测”,从而指导自己的生活和工作。

    机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应,我们可以发现,机器学习的思想并不复杂,仅仅是对人类在生活中学习成长的个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果,因此它的处理过程不是因果的逻辑,而是通过归纳思想得出的相关性结论。

    这也可以联想到人类为什么要学习历史,历史实际上是人类过往经验的总结。有句话说得很好,“历史往往不样,但历史总是惊人的相似”。通过学习历史,我们从历史中归纳出人生与国家的规律,从而指导我们的下步工作,这是具有莫大价值的。当代些人忽视了历史的本来价值,而是把其作为种宣扬功绩的手段,这其实是对历史真实价值的一种误用。

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    大数据开发之机器学习总结

    1. 背景

    1. 在大数据开发中,数据分析目的一般分为2大类,一个是基于已有数据,提炼出想要的数据汇总信息。一个是基于已有数据使用算法训练出模型,基于模型预测和分析未来的新数据。
    2. 前者就是很多时候的大数据分析场景,后者则涉及到算法模型,机器学习的范畴。更进一步,人工智能,但机器学习和人工智能,本身其实技术上并没有非常严格的界限。

    2. 机器学习概念

    1. 机器学习,故名思意,让机器通过学习过去的经验数据,然后可以更好处理现在和未来的任务。
    2. 官方定义,研究计算机对于特定任务的性能,逐步改善算法和统计模型。

    通过海量数据训练模型,使得模型掌握数据所蕴含的潜在规律,对新输入的数据做准确分类或者预测。
    多学科交叉,涉及概率统计,逼近论,凸优化,算法复杂度等学科

    1. 机器学习流程在这里插入图片描述

    3. 机器学习分类

    1. 有监督学习
    1. 注意,机器学习需要输入大量的训练数据
      监督学习就是在数据输入时,还会给出这个输入数据的特征和目标,一般这个目标和特征都是认为标定给出的。
      其实监督学习,可以看成是手把手教学,告诉机器这是什么,有什么特点。当输入的数据足够多,机器就能够提炼出这些输入数据的特点,当输入相似的新数据时,就能快速区分和预测出结果。
      上述流程其实和人小孩学习新事物时,非常相像
    2. 监督学习下,训练的数据称之为训练集,测试用的数据称之为测试集。注意这里,一个模型的的训练,需亚有专门的训练集,训练出来之后,还需要使用测试集合数据验证。所以训练集和测试集合数据一定不能重合,否则就会失去测试的意义。
    3. 模型的训练是一个不断调整优化过程,也就是有一个迭代过程。在这个过程中,训练出的模型会不断优化,直到得到一个预期的模型。
    4. 常见监督学习算法有回归分析,统计分类
      – 二元分类是机器学习可以解决的基本问题,最早应用有垃圾邮件分类,金融风控等
      – 多元分类则是二元分类的延申
    5. 监督学习常用场景就是分类和回归,因为目标经常是让机器学习已经创建好的分类系统,或者找出已有数据的规律。

    监督学习还常用于训练神经网络和决策树
    神经网络和决策树技术高度依赖于事先确定的分类系统给出的信息。对于神经网络来说,分类系统用于判断网络的错误,然后调整网络去适应它;对于决策树,分类系统用来判断哪些属性提供了最多的信息,如此一来可以用它解决分类系统的问题。

    • 监督学习三要素,模型,策略,算法。
      模型就是总结数据内在规律的系统,使用数学函数描述;策略就是选取最优模型的评价规则;算法就是选出模型的具体方法
    • 监督学习实现步骤
      得到一个有限训练数据集合
      确定包含所有学习模型的集合
      确定学习策略
      求解最优模型
      使用模型对新数据预测和分析
    1. 无监督学习
    1. 无监督学习,顾名思义,输入的训练数据集没有人为标注的结果。无监督学习是为了推断出数据一些内在结构和规律。
    2. 常用的场景有关联规则学习,聚类等
    3. 常见算法有Apriori和k-means算法
    4. 注意,无监督学习目标不是让效用函数最大化,而是找到训练数据中的近似点。
    5. 无监督学习是要找出数据中共性特征,对于新数据再判断是否具备这种特征。
    6. 无监督学习核心应用是统计学中的密度估计和聚类分析
    1. 半监督学习

    介于监督学习与无监督学习之间
    主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题
    监督学习对于减少标注代价,提高学习机器性能具有非常重大的实际意义。主要算法有五类:基于概率的算法;在现有监督算法基础上进行修改的方法
    直接依赖于聚类假设的方法等,在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理地组织数据来进行预测
    应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测,如图论推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量机(Laplacian SVM)等

    4. 模型评估

    1. 当使用机器学习得到一个模型之后,就需要评估模型是否可靠,准确度,性能等指标。目前有各种评估策略和标准。
    • 训练集和测试集来评估

    顾名思义,使用训练集数据训练模型,评估时,使用准备的测试集合数据验证。这种相对直观,但受限于测试集数据和训练集数据量和准确度

    • 损失函数和经验风险

    可以这么理解,使用训练出来的模型为决策函数f,对于给定的输入参数x,返回f(x)。Y就是真实结果,这时候f(x)和真实值Y之间就有偏差。这种偏差使用损失函数来预测偏差程度,L(Y, f(x))
    损失函数时系数的函数
    损失函数数值越小,模型越好。
    0-1损失函数:在这里插入图片描述
    平方损失函数:在这里插入图片描述
    绝对损失函数:在这里插入图片描述
    对数损失函数:在这里插入图片描述

    经验风险:
    模型对于训练数据集的平均损失称之为经验风险Remp在这里插入图片描述
    可以看出,经验风险也可以描述真实值和模型预测值之间偏差。
    所以经验风险角度来看,经验风险最小就是最优模型(ERM)
    数据够多,ERM有很好学习效果,样本小则有较大偏差

    注意,机器学习是机器依赖算法的,监督学习则依赖输入训练集,训练集数据量越大,数据质量越好,训练出来模型也就越准确

    • 训练误差和测试误差

    训练误差,顾名思义,就是关于孙连集的平均损失
    在这里插入图片描述
    测试误差,顾名思义,就是关于测试集的平均损失
    在这里插入图片描述
    测试误差真正反映了模型对位置数据的预测能力,这种一般称之为泛化能力,就是可以广泛应用到什么程度。

    5. 模型选择

    • 过拟合和欠拟合

    顾名思义,监督学习依赖输入的数据集合,如果训练出来的模型可以匹配所有的训练数据,但面对新数据时,反而出现较大偏差,就是因为太过于拟合训练数据,也就是学习过度。在这里插入图片描述
    欠拟合,就是模型训练不到位,没有很好捕捉到数据特征
    在这里插入图片描述

    选择模型时,模型复杂度增加,训练误差会逐步减小并趋近于0,测试误差会先减小,达到最小值时再增大。
    模型复杂度过大,发生过拟合,所以模型复杂度应该适当
    在这里插入图片描述

    • 正则化和交叉验证

    结构风险最小化,SRM
    这是在ERM基础上,防止过拟合提出的策略
    在经验风险上加标识模型复杂度的正则化项,或者叫惩罚项
    正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数,模型越复杂,正则化值也越大

    结构化风险最小化典型就是正则化在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    模型选择,也是一样,尽可能简洁。也就是奥卡姆剃刀原则,也符合物理学家推崇的简洁美

    交叉验证,顾名思义,将数据划分三份,训练集,测试集,验证机。但这需要训练数据够多
    数据不充分时,可以交叉验证,将数据随机划分,按不同条件训练模型,得到一系列的模型,在集合上评价各个模型的误差,选出最优解即可

    6. 分类和回归

    1. 监督学习本身可以划分2类,分类问题和回归问题
    • 分类问题,预测数据属于哪一类别,离散数据
    • 回归,预测数据是哪一个值,连续
    1. 当监督学习中,模型输出值是有限个,则预测输出的值就变成了分类。因为不管输入参数如何,输出值会是固定几个。
      这时候,从数据中学习出来的模型就变成了分类器
      分类问题,可以使用很多学习方法解决,k近邻、决策树、感知机、逻辑斯蒂回归、支撑向量机、朴素贝叶斯、神经网络等
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