最新前沿技術(shù)分析

1、 Page * MERGEFORMAT 30最新前沿技術(shù)分析我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)保持高速發(fā)展態(tài)勢(shì)，各級(jí)政府和企業(yè)大力推進(jìn)，技術(shù)創(chuàng)新取得明顯突破，大數(shù)據(jù)應(yīng)用推進(jìn)勢(shì)頭良好，產(chǎn)業(yè)體系初具雛形，支撐能力日益增強(qiáng)。展望未來(lái)，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展將迎來(lái)“黃金期”，在滿城盡談大數(shù)據(jù)的時(shí)代，與時(shí)俱進(jìn)地了解一些大數(shù)據(jù)知識(shí)對(duì)生活和工作都大有裨益。本文為您挑選了30個(gè)和大數(shù)據(jù)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)熱詞，看看你了解多少？人工智能、區(qū)塊鏈、算法.這30個(gè)大數(shù)據(jù)熱詞你知道嗎？ 一.人工智能人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技

2、術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研

3、究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國(guó)媒體十大流行語(yǔ)”。二.區(qū)塊鏈狹義來(lái)講，區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N按照時(shí)間順序?qū)?shù)據(jù)區(qū)塊以順序相連的方式組合成的一 種鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， 并以密碼學(xué)方式保證的不可篡改和不可偽造的分布式賬本。廣義來(lái)講，區(qū)塊鏈技術(shù)是利用塊鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)驗(yàn)證與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、利用分布式節(jié)點(diǎn)共識(shí)算法來(lái)生成和更新數(shù)據(jù)、利用密碼學(xué)的方式保證數(shù)據(jù)傳輸和訪問(wèn)的安全、利用由自動(dòng)化腳本代碼組成的智能合約來(lái)編程和操作數(shù)據(jù)的一種全新的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)與計(jì)算范式。三.圖靈測(cè)試圖靈測(cè)試（Th

4、e Turing test）由艾倫麥席森圖靈發(fā)明，指測(cè)試者與被測(cè)試者（一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器）隔開(kāi)的情況下，通過(guò)一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問(wèn)。進(jìn)行多次測(cè)試后，如果有超過(guò)30%的測(cè)試者不能確定出被測(cè)試者是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就通過(guò)了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能。圖靈測(cè)試一詞來(lái)源于計(jì)算機(jī)科學(xué)和密碼學(xué)的先驅(qū)阿蘭麥席森圖靈寫于1950年的一篇論文計(jì)算機(jī)器與智能，其中30%是圖靈對(duì)2000年時(shí)的機(jī)器思考能力的一個(gè)預(yù)測(cè)，目前我們已遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于這個(gè)預(yù)測(cè)。四.回歸分析regression analysis回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)

5、分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡(jiǎn)單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個(gè)自變量和一個(gè)因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量，且自變量之間存在線性相關(guān)，則稱為多重線性回歸分析。五.MapReduceMapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算。概念Map（映射）和Reduce（歸約），是它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語(yǔ)言里借來(lái)的，

6、還有從矢量編程語(yǔ)言里借來(lái)的特性。它極大地方便了編程人員在不會(huì)分布式并行編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上。 當(dāng)前的軟件實(shí)現(xiàn)是指定一個(gè)Map（映射）函數(shù)，用來(lái)把一組鍵值對(duì)映射成一組新的鍵值對(duì)，指定并發(fā)的Reduce（歸約）函數(shù)，用來(lái)保證所有映射的鍵值對(duì)中的每一個(gè)共享相同的鍵組。六.貪心算法貪心算法（又稱貪婪算法）是指，在對(duì)問(wèn)題求解時(shí)，總是做出在當(dāng)前看來(lái)是最好的選擇。也就是說(shuō)，不從整體最優(yōu)上加以考慮，他所做出的是在某種意義上的局部最優(yōu)解。貪心算法不是對(duì)所有問(wèn)題都能得到整體最優(yōu)解，關(guān)鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無(wú)后效性，即某個(gè)狀態(tài)以前的過(guò)程不會(huì)影響以后的狀態(tài)，只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)

7、。貪心算法的基本思路是從問(wèn)題的某一個(gè)初始解出發(fā)一步一步地進(jìn)行，根據(jù)某個(gè)優(yōu)化測(cè)度，每一步都要確保能獲得局部最優(yōu)解。每一步只考慮一個(gè)數(shù)據(jù)，他的選取應(yīng)該滿足局部?jī)?yōu)化的條件。若下一個(gè)數(shù)據(jù)和部分最優(yōu)解連在一起不再是可行解時(shí)，就不把該數(shù)據(jù)添加到部分解中，直到把所有數(shù)據(jù)枚舉完，或者不能再添加算法停止 。七.數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘（英語(yǔ)：Data mining），又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)（英語(yǔ)：Knowledge-Discovery in Databases，簡(jiǎn)稱：KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線

8、分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。八.數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺(jué)表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺(jué)表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來(lái)的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。它是一個(gè)處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地?cái)U(kuò)大。主要指的是技術(shù)上較為高級(jí)的技術(shù)方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及用戶界面，通過(guò)表達(dá)、建模以及對(duì)立體、表面、屬性以及動(dòng)畫(huà)的顯示，對(duì)數(shù)據(jù)加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術(shù)方法相比，數(shù)據(jù)可視化所涵蓋的技術(shù)方法要廣泛得多。九.分布式計(jì)算Distributed

9、computing在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，分布式計(jì)算（英語(yǔ)：Distributed computing，又譯為分散式計(jì)算）這個(gè)研究領(lǐng)域，主要研究分散系統(tǒng)（Distributed system）如何進(jìn)行計(jì)算。分散系統(tǒng)是一組電子計(jì)算機(jī)（computer），通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相互鏈接與通信后形成的系統(tǒng)。把需要進(jìn)行大量計(jì)算的工程數(shù)據(jù)分區(qū)成小塊，由多臺(tái)計(jì)算機(jī)分別計(jì)算，在上傳運(yùn)算結(jié)果后，將結(jié)果統(tǒng)一合并得出數(shù)據(jù)結(jié)論的科學(xué)。十.分布式架構(gòu)分布式架構(gòu)是 分布式計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用和工具，目前成熟的技術(shù)包括J2EE, CORBA和.NET(DCOM)，這些技術(shù)牽扯的內(nèi)容非常廣，相關(guān)的書(shū)籍也非常多，本文不介紹這些技術(shù)的內(nèi)容，也沒(méi)有涉

10、及這些技術(shù)的細(xì)節(jié)，只是從各種分布式系統(tǒng)平臺(tái)產(chǎn)生的背景和在軟件開(kāi)發(fā)中應(yīng)用的情況來(lái)探討它們的主要異同。十一.HadoopHadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的

11、應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問(wèn)（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。十二.BI商業(yè)智能BI（Business Intelligence）即商務(wù)智能，它是一套完整的解決方案，用來(lái)將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。商業(yè)智能的概念最早在1996年提出。當(dāng)時(shí)將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備

12、份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。而這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自企業(yè)的CRM、SCM等業(yè)務(wù)系統(tǒng)。商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運(yùn)用。十三.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，又被稱為NoSQL（Not Only SQL )，意為不僅僅是SQL（ Stmuctured QueryLanguage，結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言)，據(jù)維基百科介紹，NoSQL最早出現(xiàn)于1998

13、 年，是由Carlo Storzzi最早開(kāi)發(fā)的個(gè)輕量、開(kāi)源、不兼容SQL 功能的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，2009 年，在一次分布式開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的討論會(huì)上，再次提出了NOSQL 的概念，此時(shí)NOSQL主要是指I非關(guān)系型、分布式、不提供ACID (數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)處理的四個(gè)本要素)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)模式。同年，在業(yè)特蘭大舉行的“NO:SQL(east)”討論會(huì)上，對(duì)NOSQL 最普遍的定義是“非關(guān)聯(lián)型的”，強(qiáng)調(diào)Key-Value 存儲(chǔ)和文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)，而不是單純地反對(duì)RDBMS，至此，NoSQL 開(kāi)始正式出現(xiàn)在世人面前。十四.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是數(shù)據(jù)庫(kù)。結(jié)合到典型場(chǎng)景中更容易理解，比如企業(yè)ERP、財(cái)務(wù)系統(tǒng)

14、；醫(yī)療HIS數(shù)據(jù)庫(kù)；教育一卡通；政府行政審批；其他核心數(shù)據(jù)庫(kù)等?；景ǜ咚俅鎯?chǔ)應(yīng)用需求、數(shù)據(jù)備份需求、數(shù)據(jù)共享需求以及數(shù)據(jù)容災(zāi)需求。十五.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和普通純文本相比，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有一定的結(jié)構(gòu)性，但和具有嚴(yán)格理論模型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)相比。OEM(Object exchange Model)是一種典型的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。在做一個(gè)信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)肯定會(huì)涉及到數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，一般我們都會(huì)將系統(tǒng)信息保存在某個(gè)指定的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。我們會(huì)將數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)分類，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的表，然后將對(duì)應(yīng)的信息保存到相應(yīng)的表中。比如我們做一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，要保存員工基本信息：工號(hào)、姓名、性別、出生日期等等；我們就會(huì)建立一個(gè)對(duì)應(yīng)的st

15、aff表。十六.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)是指其字段長(zhǎng)度可變，并且每個(gè)字段的記錄又可以由可重復(fù)或不可重復(fù)的子字段構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫(kù)，用它不僅可以處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)字、符號(hào)等信息）而且更適合處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息）。十七.數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗從名字上也看的出就是把“臟”的“洗掉”，指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別的錯(cuò)誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值等。因?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是面向某一主題的數(shù)據(jù)的集合，這些數(shù)據(jù)從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取而來(lái)而且包含歷史數(shù)據(jù)，這樣就避免不了有的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)相互之間有沖突，這些錯(cuò)誤的或有沖突的數(shù)據(jù)顯然是我們不想要的，

16、稱為“臟數(shù)據(jù)”。我們要按照一定的規(guī)則把“臟數(shù)據(jù)”“洗掉”，這就是數(shù)據(jù)清洗。而數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過(guò)濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)，將過(guò)濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門，確認(rèn)是否過(guò)濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進(jìn)行抽取。不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。數(shù)據(jù)清洗是與問(wèn)卷審核不同，錄入后的數(shù)據(jù)清理一般是由計(jì)算機(jī)而不是人工完成。十八.算法算法（Algorithm）是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制。也就是說(shuō)，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解

17、決這個(gè)問(wèn)題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量。十九.深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)

18、習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。二十.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。二十一.數(shù)據(jù)聚類數(shù)據(jù)聚類 (英語(yǔ) : Cluster analysis) 是對(duì)于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術(shù)，在許多領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)

19、器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，模式識(shí)別，圖像分析以及生物信息。聚類是把相似的對(duì)象通過(guò)靜態(tài)分類的方法分成不同的組別或者更多的子集（subset），這樣讓在同一個(gè)子集中的成員對(duì)象都有相似的一些屬性，常見(jiàn)的包括在坐標(biāo)系中更加短的空間距離等。二十二.隨機(jī)森林在機(jī)器學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是一個(gè)包含多個(gè)決策樹(shù)的分類器， 并且其輸出的類別是由個(gè)別樹(shù)輸出的類別的眾數(shù)而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發(fā)展出推論出隨機(jī)森林的算法。 而 “Random Forests” 是他們的商標(biāo)。 這個(gè)術(shù)語(yǔ)是1995年由貝爾實(shí)驗(yàn)室的Tin Kam Ho所提出的隨機(jī)決策森林（random decision forests）而

20、來(lái)的。這個(gè)方法則是結(jié)合 Breimans 的 “Bootstrap aggregating” 想法和 Ho 的”random subspace method” 以建造決策樹(shù)的集合。二十三.分治法在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，分治法是一種很重要的算法。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題分成兩個(gè)或更多的相同或相似的子問(wèn)題，再把子問(wèn)題分成更小的子問(wèn)題直到最后子問(wèn)題可以簡(jiǎn)單的直接求解，原問(wèn)題的解即子問(wèn)題的解的合并。這個(gè)技巧是很多高效算法的基礎(chǔ)，如排序算法(快速排序，歸并排序)，傅立葉變換(快速傅立葉變換)。二十四.支持向量機(jī)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine

21、）是一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，通常用來(lái)進(jìn)行模式識(shí)別、分類、以及回歸分析。SVM的主要思想可以概括為兩點(diǎn)：它是針對(duì)線性可分情況進(jìn)行分析，對(duì)于線性不可分的情況，通過(guò)使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉(zhuǎn)化為高維特征空間使其線性可分，從而 使得高維特征空間采用線性算法對(duì)樣本的非線性特征進(jìn)行線性分析成為可能。二十五.熵熵（entropy）指的是體系的混亂的程度，它在控制論、概率論、數(shù)論、天體物理、生命科學(xué)等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，在不同的學(xué)科中也有引申出的更為具體的定義，是各領(lǐng)域十分重要的參量。熵的概念由魯?shù)婪蚩藙谛匏梗≧udolf Clausius）于1850年提出，并應(yīng)用在熱力學(xué)中。1948年，

22、克勞德艾爾伍德香農(nóng)（Claude Elwood Shannon）第一次將熵的概念引入信息論中。二十六.辛普森悖論辛普森悖論亦有人譯為辛普森詭論，為英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家E.H.辛普森（E.H.Simpson）于1951年提出的悖論，即在某個(gè)條件下的兩組數(shù)據(jù)，分別討論時(shí)都會(huì)滿足某種性質(zhì)，可是一旦合并考慮，卻可能導(dǎo)致相反的結(jié)論。當(dāng)人們嘗試探究?jī)煞N變量是否具有相關(guān)性的時(shí)候，比如新生錄取率與性別，報(bào)酬與性別等，會(huì)分別對(duì)之進(jìn)行分組研究。辛普森悖論是在這種研究中，在某些前提下有時(shí)會(huì)產(chǎn)生的一種現(xiàn)象。即在分組比較中都占優(yōu)勢(shì)的一方，會(huì)在總評(píng)中反而是失勢(shì)的一方。該現(xiàn)象于20世紀(jì)初就有人討論，但一直到1951年E.H.辛普森在他發(fā)表的論文中，該現(xiàn)象才算正式被描述解釋。后來(lái)就以他的名字命名該悖論。為了避免辛普森悖論的出現(xiàn)，就需要斟酌各分組的權(quán)重，并乘以一定的系數(shù)去消除以分組數(shù)據(jù)基數(shù)差異而造成的影響。同時(shí)必需了解清楚情況，是否存在潛在因素，綜合考慮。二十七.樸素貝葉斯模型貝葉斯分類是一系列分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。樸素貝葉斯算法（Naive Bayesi