在我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)處理問題的時(shí)候，我們需要選擇算法，選擇一個(gè)好的算法能夠幫助我們提高工作效率。但是很多朋友對(duì)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(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)選擇算法的相關(guān)建議，希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?/p>
1.選擇算法的意義
我們選擇算法就是為了更高效率的進(jìn)行處理問題。在我們充分了解數(shù)據(jù)及其特性以后，就能夠幫助我們更有效地選擇機(jī)器學(xué)習(xí)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(jié)果的算法，在實(shí)際做項(xiàng)目的過程中，這個(gè)過程往往需要多次嘗試，有時(shí)還要嘗試不同算法。但是對(duì)于初學(xué)者，選擇算法還是按照下面提到的算法進(jìn)行選擇。
2.選擇算法的步驟
通常來說，選擇算法是一個(gè)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(xì)心，這樣我們才能夠選擇出一個(gè)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(yè)務(wù)需求或者場景，這一步完成以后，就需要我們初探數(shù)據(jù)，看看自己是否需要預(yù)測目標(biāo)值，如果需要的話，那么就使用監(jiān)督學(xué)習(xí)，當(dāng)然，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的時(shí)候，如果發(fā)現(xiàn)了目標(biāo)變量，如果是離散型，那么就使用分類算法，如果是連續(xù)型，那么就使用回歸算法。當(dāng)然，如果我們發(fā)現(xiàn)不需要預(yù)測目標(biāo)值，那么就使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)，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(yōu)勢
有一種算法十分常見并且實(shí)用，那就是SQL spark算法，Spark SQL算法有著功能強(qiáng)大、性能優(yōu)良的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，還可以用于圖像處理和用于流式處理的工具，其優(yōu)勢十分明顯。
（1）這個(gè)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(shù)據(jù)，同時(shí)也可使用Hadoop的資源管理器。
（2）在完整的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，有我們熟悉的SQL式操作組件Spark SQL，還有功能強(qiáng)大、性能優(yōu)良的機(jī)器學(xué)習(xí)庫、圖像計(jì)算及用于流式處理等算法。
（3）在高性能的大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)中，由于數(shù)據(jù)被加載到集群主機(jī)的分布式內(nèi)存中。數(shù)據(jù)可以被快速的轉(zhuǎn)換迭代，并緩存后續(xù)的頻繁訪問需求。基于內(nèi)存運(yùn)算，Spark可以比Hadoop快100倍，在磁盤中運(yùn)算也比hadoop快10倍左右。
這篇文章我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)處理問題時(shí)如何選擇一個(gè)合適的算法以及spark算法的優(yōu)勢的相關(guān)內(nèi)容，相信大家對(duì)如何選擇算法有了更加清晰的認(rèn)識(shí)了吧？祝愿大家可以早日學(xué)有所成、學(xué)以致用。
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