大数据呈现出 4V 特点，即价值密度低、数据容量大、数据种类多以及数据处理速度较快等． 经典的数据挖掘算法是机器学习算法在数据集合上的优化． 从提取、检索、储存、分享、分析和处理等角度 来看，传统经典的机器学习方法已经无法胜任在海量的异构数据体系中进行数据挖掘． 研究大数据环境 下的机器学习算法，利用机器来挖掘复杂、高维、动态的数据中有价值的知识具有重要的意义