1、“.....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，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......”。

2、“.....大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿。传统的机器学习主要包括个方面人类的学习过程的理解和模拟研究计算机系统与人类用户之间的自然语言接口问题的推理能力，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......”。

3、“.....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的问题等待解决完善。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......”。

4、“.....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。文献基于平台提出种并行冒泡的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......”。

5、“.....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。它的真正含义是指数据定有被学习算法利用的价值，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......”。

6、“.....相对于网络来说，网络的优势更强，不仅拥有更好的传输效率，也中所存在的单点失败的缺陷。从个角度来说，引进分布式网络架构的优势就是，能够充分地提高网络资源的利用率，也能够更有效地解决单点实效和流量超载的问题。按需为了能够使网络应用得更加广泛，非常麻烦，而且成本也比较大。因此，为了能够更好地解决这个问题，核心网就应该具有定的汇聚功能，保证每种接入技术都能够使用同个核心网络。积极地引进分布式网络架构针对传统的网络架构来说，流量都是被服务。有了的存在，整个运作效率也会得到很大的提高。而且，这里的团队和团队还能够管理微服务下的环境，主要通过高度自动化系统来完成。在演进发展过程中需要解决的问题使核心网具核心网的组网架构和演进发展论文原稿运输效率。若是在软件打包中运用了这种原理，那么软件也就具有了定的重复性和环境隔离性。当人们需要运用的时候，只需要将相关的代码或者是微服务打包到容器中，就能够随时在操作系统中运行。在这里所需要用由于网络的出现，移动通信的现状也将会有很大的改变。从网络的性质而言，其在日常生活中的应用，将能够更好地满足人们的需求。关于容器化的内容这里的容器化......”。

7、“.....当然，也是因为在软们日渐增长的需求。在本文中，就针对核心网的组网架构进行了分析，并探讨了其具体的演进发展。核心网的组网架构和演进发展论文原稿。关键词网路核心网络组网架构截止到目前为止，通信网络已经经了和架构，因此，核心网的组网架构也包括个方面的内容，分别是微服务架构以及容器化和动态編排。下面就进行详细的分析，对具体的内容作了探讨。而且，在现在的社会情况中，网络通有非常强大的生命力，更新速度也非常快。目前，人们所使用的是网络，但是网络也即将投入到市场当中。相对于网络而言，网络不仅传输效率更高，而且灵活性也更好，能够在很大的程度上满足人们日渐增长止到目前为止，通信网络已经经历了几代的发展，分别是。在如今的社会中，网络的应用非常普遍。但是在不久的将来，网络也会出现在人们的生活当中。相对于网络而言，网络不仅传输速度更快，就连有到了目的地，人们才会将其打开。这样来，也就在很大的程度上提高了装卸效率和运输效率。若是在软件打包中运用了这种原理，那么软件也就具有了定的重复性和环境隔离性。当人们需要运用的时候，只需要将相关，严重影响农作物病害防治工作的高效性......”。

8、“.....决策树算法包括两个步骤利用训练样本数据来创建决策树模型利用创建的决策树模型对新数据进行分类。创建决策树的流程如图所示，其中表示训练样本种是种通过改良作物的遗传特性，来培育高产优质品种的技术。农业育种专家通过寻找优良性状来提高农作物产量，更高效地利用水分养分，适应气候变化和抵御病虫害，实现农业作物的高产命力，更新速度也非常快。目前，人们所使用的是网络，但是网络也即将投入到市场当中。相对于网络而言，网络不仅传输效率更高，而且灵活性也更好，能够在很大的程度上满足核心网的组网架构和演进发展论布数据集，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......”。

9、“.....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。传统的机器学习主要包括个方面人类的学习过程的理解和模拟研究计算机系统与人类用户之间的自然语言接口问题的推理能力，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......”。