机器学习和大数之间有什么区别？

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。

机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法：

1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。

2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。

3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。

4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库。

也就是说，机器学习仅仅是大数据分析中的一种而已，尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力，在某种场合下是大数据价值较好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的唯的分析方法。

机器学习的定义

从广义上来说，机器学习是种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的种方法。

先，我们需要在计算机中存储历史的数据。接着，我们将这些数据通过机器学习算法进行处理，这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们用来对新的数据进行预测，这个结果般称之为“模型”。对新数据的预测过程在机器学习中叫做“预测”。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果，“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。

人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”，获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，人类使用这些“规律”，对未知问题与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作。

机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应，