12、机器学习与大数据在心脏病预测中的应用

机器学习与大数据在心脏病预测中的应用

1. 机器学习的崛起与应用

近年来，机器学习技术取得了显著进展，其应用范围从非凡的场景到日常情况都极为广泛。在医疗保健领域，机器学习在医学成像和计算机辅助诊断方面发挥了重要作用。在我们的日常生活中，基于机器学习的技术也频繁出现，例如搜索引擎中的查询建议、拼写纠正、网页抓取和页面排名等非平凡任务，都是由机器学习来处理的。

随着生活自动化程度的不断提高，机器学习方法在许多辅助决策、分析和自动化的系统中，如家庭自动化和自动驾驶汽车，将发挥越来越重要的作用。机器学习的复兴不仅得益于技术进步，其成功在很大程度上还依赖于所使用数据的质量。像物联网这样拥有数十亿连接设备的现有网络，已经包含了大量数据，并且未来数据量还会持续增长。这刺激了机器学习的应用，它不仅能发现隐藏和意想不到的模式，还可用于学习和理解生成数据的过程。借助计算方面的最新突破，机器学习模型可以在海量数据上进行训练和测试。

机器学习是一种教导计算机更有效处理数据的技术。有时我们在检查数据后，可能无法理解其中的模式或提取信息，这时就可以使用机器学习。由于有众多数据集可供选择，机器学习变得越来越受欢迎，它被广泛应用于从医学到军事等各个行业，以寻找有用的数据。

2. 机器学习的目标与监督学习

在机器学习中，目标是从给定的数据中学习。许多人都在研究如何让机器人自主学习。其中一种需要外部帮助的机器学习算法称为监督式机器学习。在监督式学习中，测试数据集和训练数据集与输入数据集完全分开。使用训练数据集的人需要确定输出变量是什么或对其进行分类。所有算法都会从训练数据集中学习模式，并在进行预测或分类数据时将这些模式应用到测试数据集上，这就是它们在这方面表现出色的原因。