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在科學領(lǐng)域，包括信息、物理、生物、天文等在內(nèi)的各個領(lǐng)域的科學發(fā)現(xiàn)已經(jīng)發(fā)展到第四階段，即基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)密集型科學發(fā)現(xiàn)。大數(shù)據(jù)分析挖掘處理主要分為簡單分析和智能化復(fù)雜分析兩大類簡單分析常用soL語句來完成一些統(tǒng)計和查詢工作，這些方法與數(shù)據(jù)庫OLAP的處理技術(shù)極為相似；而大數(shù)據(jù)的深度價值通常需要使用基于機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的智能化復(fù)雜分析才能實現(xiàn)。
一直以來，機器學習領(lǐng)域的專家和學者們在不斷嘗試對越來越多的數(shù)據(jù)進行學習，如今隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，對機器學習方法提出了更多新的要求。
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