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 可能提升模型的精确性，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。
从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。
NLPIR文本搜索与挖掘开发平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，并是一套专门针对原始文本集进行处理和加工的软件，提供了中间件处理效果的可视化展示，具有智能、高效、机器学习三大特点。
的方法
通过上节的介绍我们知晓了机器学习的大致范围，那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。
1、回归算法
回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习领域，人们说起回归，有时候是指一类问题，有时候是指一类算法，这一点常常会使初学者有所困惑。常见的回归算法包括：最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条以及本地散点平滑估计。
2、神经网络
神经网络(也称之为人工神经网络，ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学习算法之一。
在神经网络中，每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。
3、SVM(支持向量机)
支持向量机算法是诞生于统计学习界，同时在机器学习界大放光彩的经典算法。
支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术，则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技术。
4、聚类算法
文本聚类(Text clustering)文档聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不 需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，聚类算法就是计算种群中的距离，根据距离的远近将数据划分为多个族群。
5、降维算法
降维算法也是一种无监督学习算法，其主要特征是将数据从高维降低到低维层次。通过降维算法我们就可以去除冗余信息。降维算法的主要作用是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法，可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征。另外，降维算法的另一个好处是数据的可视化。
6、算法
算法的主要特征就是可以自动向用户他们最感兴趣的东西，从而增加购买率，提升效益。算法有两个主要的类别：
一类是基于物品内容的，是将与用户购买的内容近似的物品给用户，这样的前提是每个物品都得有若干个标签，因此才可以找出与用户购买物品类似的物品，这样的好处是关联程度较大，但是由于每个物品都需要贴标签，因此工作量较大。
另一类是基于用户相似度的，则是将与目标用户兴趣相同的其他用户购买的东西给目标用户。
机器学习与大数据的结合产生了巨大的价值。基于机器学习技术的发展，数据能够“预测”。对人类而言，积累的经验越丰富，阅历也广泛，对未来的判断越准确。
