在前面的文章中我们给大家介绍了不少关于大数据热词的科普知识，从中我们可以发现大数据中的热词之间都是有一些联系的，如果我们学习大数据的话了解这些词汇以后就会不断地激发灵感，下面我们继续给大家介绍一下大数据的热词，希望能够给大家带来帮助。
首先我们给大家介绍的就是随机森林，随机森林经常使用在机器学习中，在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林这个术语是1995年由贝尔实验室的所提出的随机决策森林而来的。而随机森林在大数据中的很多方面都有使用。
下面我们给大家介绍一下分治法，在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，然后一直继续这个步骤，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法，傅立叶变换。掌握了这些高效算法的基础就能够很好的使用分治法。
接着我们给大家介绍一下支持向量机的知识，支持向量机用于机器学习领域中，在机器学习领域，支持向量机是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。而SVM的主要思想是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。而支持向量机在机器领域中使用十分多。
最后给大家讲一讲熵，所谓的熵指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。尤其是在热力学中也涉及到熵的使用。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据的热词，大数据的热词有很多，这些热词也完善了大数据的各个方面的内容，所以我们就多多学习这些知识，这样我们才能够做好大数据的工作。
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