1、“.....在大数据背景下，针对具体的应用场景，设计出更加高效地并行算法完成数化，实验显示与基于框架的核心平台相比，异构平台的计算性能最高提升倍。文献对以上两种并行平台均进行了实验，并与串行方式进行比较，结果都有较大提升。混合方式上述两种并行方式对计算性能的提升都有很大帮助，但也存在着各自的问题。例如的运算能力远超，但是集群对大数据的存储能力不足而分布式架构在大量不断的优化下，易于扩展性价比大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿国家大型机构或实验室应用，很难推广。大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿。目前较多的异构计算发生在平台上，早期的主要目标是处理图运算工作，而现在在通用计算方面的能力已经显现，并行计算方面，可以提供数十倍乃至于上百倍相较的性能。通用计算方面的标准目前有和......”。

2、“.....平台明显比有着显而易见的优势。国内外学者对此进行了相关研究并取得了相关的结论。文献实验结果表明对于机器学习中的聚类算法，改进后的基于的并行加速比要优于平台，并且数据量增大时，并行计算效果更好。大数据并行算法为适应大数据处理的特征要求，学术界和产业界正在进行各种研究和探索，开发并行计算模型。目集群的高性能并行计算平台，最早由谷歌公司研究提出，后基于设计开发的开源实现后，已经成为事实上的大数据处理的工业标准。目前己在数据挖掘机器学习图形图像处理等众多领域实现应用。提供了抽象的操作和并行编程接口，执行阶段由和两个函数编程实现，降低了并行编程难度，方便完成大规模数据的编程和计算处理。为提高并行效大数据与机器学习大数据内涵大数据的含义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，它被相关部门企业按照种意图收集的多源异构动态多变的数据......”。

3、“.....我们每个人都是数据的生产者，同时也是数据的消费者。根据美国互联网数据中心的数据显示互联网上的数据每年将增长，每两年便将翻番，而目前世界上以上的数据是最近几年才产生的。目前在各行各业均存在大数据，然而大数据仅仅解决数据库方面的问题，它还必须智能化。在构建机器学习算法时，我们需要实现两个任务在训练数据时，我们需要求解优化问题以及存储和处理海量数据的高效算法。机器学习和数据分析是将大数据转换成有用知识的关键技术，并且有研究表明，在很多情况下，处理的数据规模越大，机器学习模型的效果会越好。因此，机器学习是大数据智能化分析处理应用中的重要手段。在大数据背景下，计算数据量级己升至级两年便将翻番，而目前世界上以上的数据是最近几年才产生的。目前在各行各业均存在大数据，然而大数据并不仅仅是指数量庞大的数据......”。

4、“.....也就是说除了数据量大外，还包含着挖掘这些数据价值的新的技术。由于大数据研究的重要性，在产业界和学术界受到了空前的关注，年，美国政府宣布将大数据战略上升为国家战略。我国也把大数据列为重大研究课题。机器学习和数据架构较新，它启用了内存分布数据集，对于需要多次迭代使用的数据保存在分布式内存中，省去大量的磁盘读写操作，缩短访问延迟。同时，提供了更为通用和灵活的操作接口，降低了编程难度。因此对于有较多迭代运算的机器学习算法，平台明显比有着显而易见的优势。国内外学者对此进行了相关研究并取得了相关的结论。文献实验结果表明对于机器学习中的聚类算和维护困难，并且硬件费用和运行成本高昂，因此直局限于国家大型机构或实验室应用，很难推广。以为代表的大规模数据分布式并行计算模型能改善这状况。是个基于集群的高性能并行计算平台......”。

5、“.....后基于设计开发的开源实现后，已经成为事实上的大数据处理的工业标准。目前己在数据挖掘机器学习图大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿级，这对传统机器学习带来了挑战和机遇。机器学习算法本身含有大量的迭代计算，非常适用于并行化。目前，对大数据机器学习并行化研究己成为应对大数据应用需求的热点研究方向。本文首先介绍了大数据的内涵和机器学习算法的主要问题然后重点分析总结了目前处理大数据机器学习的并行方法最后阐述了大数据时代机器学习并行算法发展趋势。大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿。本文首先介绍了大数据的内涵和机器学习算法的主要问题然后重点分析总结了目前处理大数据机器学习的并行方法最后阐述了大数据时代机器学习并行算法发展趋势。大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿......”。

6、“.....自动规划设计能力设计可发现新事物的程序。针对大数据的特性，机器学习算法的大数据算法优化电力信息与通信技术，黄海洋，面向大数据的计算平台研究成都电子科技大学，徐顺苟计算在大数据处理中的应用兰州大学，侯景德，陈庆奎等，基于的集群并行通信系统实现计算机应用与软件，滕人达，刘青昆和级混合并行模型的研究微计算机应用，。大数据并行算法为适应大数据处理的特征要求，学术界析是将大数据转换成有用知识的关键技术，并且有研究表明，在很多情况下，处理的数据规模越大，机器学习模型的效果会越好。因此，机器学习是大数据智能化分析处理应用中的重要手段。在大数据背景下，计算数据量级己升至级或级，这对传统机器学习带来了挑战和机遇。机器学习算法本身含有大量的迭代计算，非常适用于并行化。目前......”。

7、“.....改进后的基于的并行加速比要优于平台，并且数据量增大时，并行计算效果更好。大数据与机器学习大数据内涵大数据的含义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，它被相关部门企业按照种意图收集的多源异构动态多变的数据。过去只有公司或科研机构才拥有数据而现在，我们每个人都是数据的生产者，同时也是数据的消费者。根据美国互联网数据中心的数据显示互联网上的数据每年将增长，形图像处理等众多领域实现应用。提供了抽象的操作和并行编程接口，执行阶段由和两个函数编程实现，降低了并行编程难度，方便完成大规模数据的编程和计算处理。为提高并行效率，目前国内外的学者对做了大量的优化研究工作。是继之后的新代大数据分布式处理框架，由的主导开发。产业界正在进行各种研究和探索，开发并行计算模型。目前......”。

8、“.....分布式并行早期的分布式并行计算需要大量复杂的通信同步以及调度等并发控制操作，例如较流行的分布式存储体系结构的，在提升计算性能方面也取得了很多成果，但也出现了很多问题。其中最主要的问题是随着系统的复杂化和大数据的处理要求，管大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿台设计与实现厦门大学，贺江，蒲宇亮，李海波等种基于的高能效并行算法及其验证，电子技术应用胡雷钧，庞松，朱炯等，基于挖掘任务，满足实际应用的需求，是未来所要努力的方向。参考文献黄宜华大数据机器学习系统研究进展，大数据，专题，何清，李宁等，大数据下机器学习算法综述模式识别与人工智能，阿培丁著，范明译，机器学习导论北京机械工业出版牡高，但对于复杂大数据的处理性能不佳。鉴于此，国内外学者开始尝试以混合两种方式来提升机器学习并行算法......”。

9、“.....并细致的描述了这种方法的计算有效性。当然，除此之外，还存在很多有效的混合方式，如文献实现了基于的并行通信系统，文献则讨论了级并行编程环境的快速搭建以及多粒度混合并行编程方法，这些方法的实现型并行算法，分别使用两种异构编程模型实验，结果表明改进后的使用并行算法比未改进的使用并行算法快倍。文献在深度神经网络的计算中基于并行计算，取得了较好的实验效果。此外异构平台也引起了研究人员的关注，具有低功耗，高吞吐量等优点，利用芯片中的众多逻辑门同时进行逻辑运算实现高度并行计算。文献基于对机器学习算法，处理大数据机器学习的并行方法主要有分布式并行计算多核异构计算平台和以上两种方式混合的并行计算。分布式并行早期的分布式并行计算需要大量复杂的通信同步以及调度等并发控制操作，例如较流行的分布式存储体系结构的......”。