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本文介绍了大数据的本质、技术演变及其与人工智能的融合。详细讲解了数据挖掘、机器学习和深度学习的核心概念，包括K-means聚类、SVM和决策树的算法步骤与代码实例。探讨了线性回归和逻辑回归的数学模型，并提供了Python数据分析和机器学习项目实践的指导。文章还列举了电商推荐系统、金融风险控制和医疗诊断辅助等实际应用案例，并推荐了相关工具和资源。最后，展望了大数据与AI的未来发展趋势。
【AI大数据计算原理与代码实例讲解】大数据
作者：禅与计算机程序设计艺术
1. 背景介绍
1.1 大数据的本质
大数据是指无法用常规软件工具，在合理时间内进行捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据集的规模巨大，以至于传统的数据库管理工具难以应对。大数据通常具有以下特点：
- Volume（数据量）：数据规模巨大，通常以TB、PB甚至ZB级别计量。
- Variety（数据种类）：数据类型多样化，包括结构化、半结构化和非结构化数据，例如文本、图像、音频、视频等。
- Velocity（数据速度）：数据生成和收集的速度非常快，例如社交媒体上的实时数据流。
- Veracity（数据真实性）：数据的准确性和可靠性可能存在差异，需要进行数据清洗和验证。
- Value（数据价值）：大数据中蕴藏着巨大的潜在价值，需要通过分析和挖掘才能得以体现。
1.2 大数据技术的演变
大数据技术的演变可以追溯到20世纪90年代，当时关系型数据库管理系统（RDBMS）已经无法满足日益增长的数据存储和处理需求。为了应对这一挑战，出现了许多新的技术和工具，例如：
- NoSQL数据库：为了处理非结构化数据和提高可扩展性，出
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