23、技术领域的多元探索与应用

技术领域的多元探索与应用

1. 大数据相关概念与技术

大数据具有 5V 特性，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实）和 Value（价值）。其可视化技术包括箱线图、相关矩阵图、直方图、决策树图、散点图矩阵等，可视化工具则有 Google Charts、Jupyter 等。

1.1 大数据处理与分析

• 数据降维 ：主成分分析（PCA）可用于减少数据维度，提取主要成分。其步骤包括定义问题、提取成分、确定方法等。
• 数据平衡 ：随机过采样（ROS）和合成少数类过采样（SMOTE）等方法可用于处理数据不平衡问题。

1.2 大数据应用场景

• 智能停车系统 ：基于云计算的智能停车系统可实现车位预订、车辆识别等功能。其流程包括车位查询、预订、支付等环节。
• 医疗数据管理 ：区块链技术可用于安全的医疗数据管理，确保数据的完整性和隐私性。

2. 机器学习算法与模型

机器学习算法包括 Adaboost、Bagging、随机森林（RF）等，模型有神经网络（ANN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

2.1 模型性能评估

• 准确率评估 ：使用 AUROC（受试者工作特征曲线下面积）等指标评估分类算法的准确性。