大数据下的机器学习算法综述_何清

资 源 简 介

大数据下的机器学习算法综述_何清

详 情 说 明

随着大数据时代的到来，传统的机器学习算法面临着数据规模、计算效率和模型拓展性等方面的挑战。何清在其研究中系统性地探讨了大数据环境下机器学习算法的优化与创新路径。

核心挑战主要体现在三个方面：首先，海量数据导致单机训练效率低下，分布式计算框架（如MapReduce、Spark）成为必要选择；其次，高维特征增加了模型复杂度，特征选择和降维技术直接影响算法效果；最后，数据分布的动态性要求算法具备在线学习和增量更新的能力。

在算法改进方向上，研究重点包括：① 基于采样的近似计算，通过数据分片或哈希压缩降低计算开销；② 并行化算法设计，如分布式随机梯度下降（SGD）实现参数服务器同步；③ 流式处理架构支持实时模型更新。尤其值得注意的是，集成学习方法（如随机森林、XGBoost）因其天然的并行特性，在大数据场景中展现出显著优势。

该研究还指出，未来趋势将集中在算法与硬件的协同优化（如GPU加速）、自动化机器学习（AutoML）降低使用门槛，以及隐私保护技术（联邦学习）在分布式训练中的应用。这些进展持续推动着机器学习在大数据领域的边界拓展。