大数据和机器学习有什么区别
来源：北京如荷学CDA培训学校
大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。 机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法： 1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。 2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。 3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。 4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库。 也就是说，机器学习仅仅是大数据分析中的一种而已。尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力，在某种场合下是大数据价值较好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的的分析方法。 机器学习的定义 从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器
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