機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

摘要：眾所周知，我們現(xiàn)如今生活在一個科學(xué)技術(shù)水平較高的時代當(dāng)中，其中最具代表性的一項科學(xué)基數(shù)就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前這項技術(shù)已經(jīng)在各個領(lǐng)域中進(jìn)行運(yùn)用。配合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，就可以利用大量的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行對應(yīng)的練習(xí)，后續(xù)可以自動尋找到運(yùn)算的參數(shù)和模型。簡單來說，如果能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，不僅可以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)幫助機(jī)械學(xué)習(xí)，同時可以促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的整體性能得到明顯的提升，并且具有更快、更加準(zhǔn)確的診斷效果，從而促進(jìn)國內(nèi)不同領(lǐng)域的發(fā)展，從宏觀角度上來說，這對于國內(nèi)的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展也具有重要意義和作用。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí);學(xué)習(xí)算法;數(shù)據(jù)挖掘;挖掘技術(shù);技術(shù)運(yùn)用

前言：隨著時間的推移和時代的不斷改革創(chuàng)新，國內(nèi)的社會經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)了快速的發(fā)展，科學(xué)技術(shù)水平也在不斷提升，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這一背景下也應(yīng)運(yùn)而生，并且極大地促進(jìn)了當(dāng)代社會科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在當(dāng)下的信息化時代具有著不可代替的重要作用。但是在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所面對的數(shù)據(jù)和信息量都比較大，此時數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會出現(xiàn)一定的不足。在這種情況下就需要重視機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，可以使得數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確率和效率都實現(xiàn)較大的提升，對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自身的發(fā)展也是極為重要的。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用原理

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用原理

現(xiàn)代社會中科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，伴隨而來的是數(shù)據(jù)種類和數(shù)量上的提升，在這種背景下，傳統(tǒng)的軟件算法已經(jīng)難以滿足數(shù)據(jù)挖掘的要求和需求。在這種情況下，就需要重視順應(yīng)時代節(jié)奏進(jìn)行發(fā)展，在大數(shù)據(jù)的指導(dǎo)之下結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不斷地對其進(jìn)行優(yōu)化和完善。但是在大數(shù)據(jù)的背景下，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也變得更加復(fù)雜，操作經(jīng)驗上也會存在一定的不足，在這種情況下就需要重視機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實踐應(yīng)用，這對于本文所研究的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用也具有重要意義。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用原理

所謂的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，顧名思義就是從現(xiàn)代大量的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)信息當(dāng)中，提取當(dāng)中存在的人民群眾實現(xiàn)知曉的、但具有強(qiáng)大潛在價值的信息和知識。按照功能進(jìn)行劃分的情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要分為兩種，分別是預(yù)測性的數(shù)據(jù)挖掘，另一種則是描述性的數(shù)據(jù)挖掘。再進(jìn)行更加細(xì)致的劃分，可以將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分為以下幾種，分別是分類，估值，預(yù)測，相關(guān)性分析，序列，時間序列，描述和可視化等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種新型技術(shù)，是由多個領(lǐng)域中的多個學(xué)科互相交叉、融合而形成的，伴隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展、與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，其必將發(fā)揮出更大的價值和作用。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用探究

（一）機(jī)器學(xué)習(xí)算法中向量機(jī)的應(yīng)用探究

機(jī)器學(xué)習(xí)算法于向量機(jī)中的運(yùn)用，在現(xiàn)代社會中已經(jīng)是一種比較流行的學(xué)習(xí)手段，并且在實際的應(yīng)用過程中支持向量機(jī)自身定位的原則，在龐大的區(qū)域數(shù)據(jù)信息背景下可以做出最優(yōu)的區(qū)域化選擇。

其中第一次進(jìn)行區(qū)域劃分具有重要作用，可以為后續(xù)的縮小劃分區(qū)域做出貢獻(xiàn)，一般情況下，第一次的區(qū)域劃分是一千米的矩形范圍。后續(xù)按照經(jīng)緯度的不同分為兩個部分，其中一部分需要相關(guān)工作人員依據(jù)待測的樣本和區(qū)域內(nèi)的向量進(jìn)行科學(xué)合理的計算，實現(xiàn)區(qū)域的縮小;另一部分，則需要按照回歸函數(shù)邏輯思維進(jìn)行相對應(yīng)的計算，依據(jù)計算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，不同級別的定位方案具有比較高的可行性。但是相關(guān)工作人員需要注意的是，為了使得區(qū)域選擇變得更加科學(xué)合理，后續(xù)的向量機(jī)的使用研究方案需要更加重視定位精度、速度需求，使其互相匹配才能帶來更好的效果和作用。其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法的向量機(jī)突出表現(xiàn)得最小二乘化表現(xiàn)最優(yōu)秀，具有不可代替得作用和價值。除此之外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法于向量機(jī)中得運(yùn)用，可以促進(jìn)線性區(qū)域向非線性區(qū)域進(jìn)行演變，從而就能夠有效地解決存在得多數(shù)非線性的復(fù)雜問題，是其他算法所難以做到得。

（二）機(jī)器學(xué)習(xí)算法中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)技術(shù)中極具代表的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及了卷積運(yùn)算，也是其主要特色，在圖像處理領(lǐng)域取得了很大的成功。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大之處在于它的多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能自動學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的深層特征，不同層次的網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到不同層次的特征。實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在其中的應(yīng)用，需要注重權(quán)值的修訂過程，從而利用數(shù)據(jù)計算產(chǎn)生的誤差進(jìn)行初始化的處理，期望值的輸出。經(jīng)過實踐應(yīng)用來看，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，可以通過一系列的神經(jīng)元模型構(gòu)建，進(jìn)而觀察數(shù)據(jù)的特點，從而得到最大池化函數(shù)的精確分析結(jié)論，極大地提升了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適用性。

結(jié)論：綜上所述，就是筆者針對機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用的相關(guān)研究和分析了，從文中闡述內(nèi)容中不難看出，機(jī)器學(xué)習(xí)算法與數(shù)據(jù)挖掘之間本身就具有一定的契合性，而且現(xiàn)代社會的高速發(fā)展、大數(shù)據(jù)時代的到來，都要求數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)自身科學(xué)技術(shù)水平的提升，這樣才能滿足時代發(fā)展和社會大眾所需。因此在后續(xù)的發(fā)展過程中需要重視機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，使得一些復(fù)雜的問題解決變得而更加容易。同時還需要重視長期的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的實踐應(yīng)用工作，知曉其不足之處，后續(xù)進(jìn)行針對性的優(yōu)化和完善，這對于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展都是極為重要的。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃心依.機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究[J].信息記錄材料，2021，22（08）：121-123.

[2]李銳，黃煜坤，董路通，蔡潤玉，姚志昌.基于電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)多文本數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的研究與應(yīng)用[J].電子設(shè)計工程，2021，29（09）：107-111.

[3]周永章，王俊，肖凡，沈文杰，余曉彤，韓楓.地質(zhì)大數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法在礦床學(xué)研究中的應(yīng)用[A].中國礦物巖石地球化學(xué)學(xué)會礦床地球化學(xué)專業(yè)委員會、中國地質(zhì)學(xué)會礦床地質(zhì)專業(yè)委員會、中國科學(xué)院地球化學(xué)研究所礦床地球化學(xué)國家重點實驗室.第九屆全國成礦理論與找礦方法學(xué)術(shù)討論會論文摘要集[C].中國礦物巖石地球化學(xué)學(xué)會礦床地球化學(xué)專業(yè)委員會、中國地質(zhì)學(xué)會礦床地質(zhì)專業(yè)委員會、中國科學(xué)院地球化學(xué)研究所礦床地球化學(xué)國家重點實驗室：《礦物學(xué)報》編輯部，2019：1.

[4]戴惠麗.大數(shù)據(jù)背景下機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究[J].呂梁教育學(xué)院學(xué)報，2019，36（03）：20-21.

作者簡介：羅遠(yuǎn)軍;1971.9;男;廣西橫縣;碩士研究生 ;講師;移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。