Page 140 - 计算机应用软件开发技术研究
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计算机应用软件开发技术研究
Research on Computer Application Software Development Technology
二、大数据背景下机器学习在数据挖掘中的应用
（一）大数据背景下机器学习在数据挖掘中的应用背景
在互联网信息技术飞速发展的今天，互联网信息化技术已经渗透在人们工
作、学习与生活的方方面面，促进了社会生产力水平的显著提升。在信息技术应
用过程中，会形成海量的数据信息，为加强对各项数据信息的管理与利用，需要
采用科学、高效的数据处理技术对其价值进行全面发掘。故此，本书针对现阶段
大数据背景下机器学习在数据挖掘中的应用情况展开分析，首先介绍了大数据应
用背景，其次对机器学习与数据挖掘技术进行简要介绍，最后就大数据背景下
机器学习在数据挖掘中的应用展开一系列分析，希望对于大数据技术的发展有所
助力。
数据挖掘技术的应用和大数据的发展是相辅相成的，在发展过程中，通过对
数据挖掘技术的有效应用可以逐步提高系统对各种数据信息的处理能力，同时还
能够进一步降低数据信息管理成本的投入。但是，随着各行业的发展与数据规模
的暴增，对于数据挖掘技术的应用也提出了更为严格的要求。机器学习作为一门
交叉学科，应用计算机处理技术对人类行为进行智能化模拟，以此进行知识和技
能的获取，同时还能够不断进行知识结构的调整和优化，将机器学习应用在数据
挖掘中可以进一步提高大数据处理效率，因此得到广泛应用。为了能够在数据挖
掘中充分发挥机器学习的应用价值，相关从业人员还需对机器学习的应用问题展
开深入分析，使其更好地助力社会的进步与发展。
（二）数据挖掘中对于机器学习的应用原理分析
机器学习的类型具有一定的丰富性，其涉及的内容也比较广泛，结合以下几
方面领域的应用情况对数据挖掘的应用原理展开分析。
1.人工神经网络
机器学习的主要应用原理为通过特定的算法展开数据建模，借此来模拟人
类的大脑系统，并对其中所有神经系统的作用进行分析，同时明确各神经所处位
置，从而明确各个神经系统在大脑中的运行过程。在进行建模的过程中，机器学
习通过对不同的神经单元进行处理而形成相应的数据信息层级序列。在上述过程
当中，其应用的逻辑原理主要为：通过对特定算法的应用进行模拟刺激，在系统
接收到刺激信号之后，对数据信息进行筛选和处理而得到的最终结果。
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