16、机器学习文本与多媒体挖掘及物联网和区块链在商业分析中的应用

机器学习文本与多媒体挖掘及物联网和区块链在商业分析中的应用

1. 机器学习在文本与多媒体挖掘中的算法

1.1 随机森林

随机森林的一个主要优势是，它可用于分类和回归问题，而这构成了当前大多数人工智能系统的主要部分。这使得随机森林在多种场景下都能发挥作用，为数据处理和分析提供了强大的工具。

1.2 梯度提升机

梯度提升机是一组具有开创性的人工智能策略，在广泛的实际应用中取得了显著的成功。其标准思路是构建新的基学习器，使其与损失函数相对于整个群体的负梯度最大程度相关。所应用的损失函数可以是任意的，例如，如果误差函数是经典的平方误差损失，学习过程将导致连续的误差拟合。通常，损失函数的选择由专家决定，目前已有丰富多样的损失函数可供选择，也可以实现特定任务的损失函数。

2. 物联网（IoT）概述

2.1 物联网定义

物联网是一个由相互关联的计算设备、机械和数字机器、物体、动物和人组成的系统，它们被赋予唯一标识符，并能够在无需人与人或人与机器干预的情况下通过网络传输数据。

2.2 物联网在商业中的作用

无论是大型企业还是小型企业，信息技术在日常任务中都起着重要作用。物联网平台使行业能够实时跟踪资产和环境，对资产周转率产生关键影响，即与商业世界中库存相关的资产。由于区块链技术在安全性和跟踪方面的优势，物联网行业对其的采用正在增加。企业通常以三种主要方式使用信息技术：支持基本信息处理任务、辅助决策以及支持创新。

2.3 物联网的基本特征

特征