1、“.....黄冬梅，杜艳玲，贺琪混合云存储中海洋大数据迁移算法的研究计算机研究与发展，孔凡新，刘丽云环境下的隐私保护密文排序查询计算机工程与设计，何清，李宁，罗文娟，史忠植大数据下的机器学习算法综述模式识别与人工智能，程芳权，彭智勇，宋伟，王书林，崔辉云环境下种隐私保护的高效密文排序查询方法计算机学报，王茜，杨正宽种基于加权的大数据集下离群检测算法学习和建立各种实体的行为预测，然后用于发现有价值的异常情况。在数据分析领域，机器学习是种用于设计适合预测的复杂模型和算法的方法，在商业应用中，这被称为预测分析。这些分析模型允许研究人员数据科学家工程师和分析师通过学习数据中的历史关系和趋势来产生可靠的可重复的决策和结果并揭示隐藏的规律。总结与展望大数据技术算法的创新是条光明而曲折的路，在这条路上会出现很多难题与挑战，这个任务长期而又艰巨......”。

2、“.....不足以进行可靠的统计推断以得出更多有价值的信息。然而，这些方法可以用于创建新的假设，以测试更大的数据群体。机器学习机器学习是计算机科学的子领域，它使计算机能够学习而不用明确编程。从模式识别和计算学习理论在人工智能的研究演变而来，机器学习探索学习对数据进行预测算法的研究和构建，这样的算法克服了严格的静态程序指令数据驱动的预测或决策，通过从样本输入来建立个模型。机器学习在系列计算任务中使用，过程，涉及人工智能机器学习统计和数据库系统结合的方法，它是个跨学科的计算机科学子领域。数据挖掘过程的总体目标是从数据集中提取信息并将其转换为可以理解的结构以供进步使用。除了原始数据分析外，它涉及数据库和数据管理方面数据预处理模型和推理复杂性考虑结构整合处理可视化和在线更新。数据挖掘是个热门的领域，并且经常应用于各种形式的大规模数据或信息处理......”。

3、“.....涉及气象学基因组学复杂物理模拟生物学和环境研究等。大数据包括文本图像音频视频，它通过数据融合可以完成未来数据的机器学习，大数据通常是数字交互的无成本的产品。越来越成熟的概念更清楚地描述了大数据和人工智能之间的区别，人工智能使用具有高信息密度的数据的描述性统计来测量事物检测趋势等。大数据使用归纳统计和来自非线性系统识别的概念，从具有低信息密度的大量数据集中推断出法则，例如回归非分布式数据挖掘运行时系统突破技术的局限，研究有效支持迭代递归层次及集成机制的海量数据挖掘编程模型和运行时系统，构建大数据运行时系统。大数据算法的设计与实现论文原稿。关键词大数据人工智能算法设计大数据的发展概述大数据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。大数据包括海量的数据信息与高强度的数据处理能力......”。

4、“.....不足以处理用归纳统计和来自非线性系统识别的概念，从具有低信息密度的大量数据集中推断出法则，例如回归非线性关系和因果效应，以揭示关系和依赖性或者进行结果和行为的预测。分布式数据挖掘运行时系统突破技术的局限，研究有效支持迭代递归层次及集成机制的海量数据挖掘编程模型和运行时系统，构建大数据运行时系统。大数据平台的设计平台层大数据分布式存储系统研究大规模非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储管，何清，李宁，罗文娟，史忠植大数据下的机器学习算法综述模式识别与人工智能，程芳权，彭智勇，宋伟，王书林，崔辉云环境下种隐私保护的高效密文排序查询方法计算机学报，王茜，杨正宽种基于加权的大数据集下离群检测算法计算机科学，陈书让超大数据量的快速排序法物探化探计算技术，。关键词大数据人工智能算法设计大数据的发展概述大数据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......”。

5、“.....总结与展望大数据技术算法的创新是条光明而曲折的路，在这条路上会出现很多难题与挑战，这个任务长期而又艰巨，需要结合实际经验，不断地进行总结归纳。为实现自身的长远发展而进行大胆革新，利用创新思维进行现代化建设，从而大踏步地走向智能化的大數据发展目标。参考文献陈晓，赵晶玲大数据处理中混合型聚类算法的程。从模式识别和计算学习理论在人工智能的研究演变而来，机器学习探索学习对数据进行预测算法的研究和构建，这样的算法克服了严格的静态程序指令数据驱动的预测或决策，通过从样本输入来建立个模型。机器学习在系列计算任务中使用，其中有着明确算法的设计和编程是不可行的，比如垃圾邮件过滤检测网络入侵者或恶意内部人员光学字符识别搜索引擎和计算机视觉，这些方面都没有明确的算法表示......”。

6、“.....并且经大数据算法的设计与实现论文原稿理和高效访问关键技术，当前需要构建至少级存储能力的大数据平台才能满足般的科研和应用需求。分布式工作流引擎基于云计算的分布式工作流调度负载均衡技术，构建高效分布式工作流执行引擎。大数据算法的设计与实现论文原稿。大数据平台的设计平台层大数据分布式存储系统研究大规模非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少级存储能力的大数据平台才能满足般的科研和应用需，这些数据在金融城市信息学和商业信息学等领域更为重要。科学家在电子科学工作中遇到了很多需要处理海量数据的问题，涉及气象学基因组学复杂物理模拟生物学和环境研究等。大数据包括文本图像音频视频，它通过数据融合可以完成未来数据的机器学习，大数据通常是数字交互的无成本的产品。越来越成熟的概念更清楚地描述了大数据和人工智能之间的区别......”。

7、“.....大数据使分析外，它涉及数据库和数据管理方面数据预处理模型和推理复杂性考虑结构整合处理可视化和在线更新。数据挖掘是个热门的领域，并且经常应用于各种形式的大规模数据或信息处理，主要包括收集提取存储分析和统计以及计算机决策支持系统的应用，包括人工智能机器学习和商业智能。实际的数据挖掘任务是大量数据的自动或半自动分析，从而提取先前未知的数据存在模式，例如聚类分析异常数据检测和关联规则挖掘顺序模式分析等，这通常涉据包括海量的数据信息与高强度的数据处理能力，大数据是相对于传统数据处理应用程序来说，不足以处理大型复杂的数据集的新型处理模式，包括分析捕获数据整理搜索共享存储传输可视化查询更新和信息管理。大数据通常仅指使用预测分析用户行为分析或些其他高级数据的分析方法，这些方法从数据中提取价值，很少涉及特定大小的数据集......”。

8、“.....科学家企业高管医学从业者广告和政府都定期在互联网搜集大数研究与实现信息网络安全，杨婷婷，林昌露，刘忆宁，张胜元基于多方排序协议的安全电子投票方案计算机系统应用，文坤，廖瑛，杨雅君带有空间机械臂的航天器系统惯性参数辨识飞行器测控学报，何锋，谷锁林，陈彦辉基于编辑距离相似度的文本校验技术研究与应用飞行器测控学报，黄冬梅，杜艳玲，贺琪混合云存储中海洋大数据迁移算法的研究计算机研究与发展，孔凡新，刘丽云环境下的隐私保护密文排序查询计算机工程与设计常与计算统计重叠，计算统计也集中在通过使用计算机的预测中。它与数学优化有着紧密的联系，它将方法理论和应用领域传递到现场。机器学习有时与数据挖掘相结合，后者的子领域更侧重于探索性数据分析。机器学习也可以是全自动化的，用来学习和建立各种实体的行为预测，然后用于发现有价值的异常情况。在数据分析领域......”。

9、“.....在商业应用中，这被称为预测分析。这些分析模型允许研究使用诸如数据索引的数据库技术。数据收集数据准备或结果解释和报告都不是数据挖掘步骤的部分，但是作为附加步骤属于整个数据挖掘过程。数据挖掘数据捕获和数据窥探是指使用数据挖掘方法对较大数据集的部分进行抽样分析。虽然这些数据集太小，不足以进行可靠的统计推断以得出更多有价值的信息。然而，这些方法可以用于创建新的假设，以测试更大的数据群体。机器学习机器学习是计算机科学的子领域，它使计算机能够学习而不用明确编大数据算法的设计与实现论文原稿的大数据分析环境。基于的大数据挖掘技术的大数据挖掘方法，研究大数据挖掘开放接口开放流程，构建基于的大数据分析模式。大数据算法的应用分析数据挖掘数据挖掘是发现大数据数据规律的计算过程，涉及人工智能机器学习统计和数据库系统结合的方法，它是个跨学科的计算机科学子领域......”。