java開發(fā)，轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)好還是機器學習？謝謝。我建議轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。我也從事java開發(fā)，我對這個主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經(jīng)付出了大量的學習精力。如果我學習機器學習，我基本上

java開發(fā)，轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)好還是機器學習？

謝謝。我建議轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)。

我也從事java開發(fā)，我對這個主題的糾纏也有同樣的感受。畢竟，如果我精通Java，我已經(jīng)付出了大量的學習精力。如果我學習機器學習，我基本上想告別Java，這無疑是一個非常不幸的選擇。

此外，轉(zhuǎn)向機器學習不僅需要深入了解python，還需要掌握數(shù)學算法，這是不可能一蹴而就的。因此，轉(zhuǎn)向人工智能的風險相對較高，很容易打亂一個人的職業(yè)規(guī)劃。

目前，大數(shù)據(jù)方向仍是一個需求量大、前景好的工作方向。Java廣泛應用于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。單憑Hadoop生態(tài)系統(tǒng)就足以完成大量的大數(shù)據(jù)工作，而Hadoop和Java是分不開的。

最重要的是大數(shù)據(jù)方向不會低于機器學習的工資，機器學習還處于初級階段。別擔心工資問題。

歸一化是什么意思？

規(guī)范化是一種簡化計算的方法，即將維數(shù)表達式轉(zhuǎn)換為無量綱表達式并變?yōu)闃肆?。這種方法在許多計算中經(jīng)常使用。在統(tǒng)計學中，歸一化的具體作用是歸納和統(tǒng)一樣本的統(tǒng)計分布。0-1之間的歸一化是統(tǒng)計概率分布，-1-1之間的歸一化是統(tǒng)計坐標分布。

層次分析法采用特征根的方法計算出特征向量后，經(jīng)歸一化后就是權(quán)重向量。什么叫歸一化?歸一化需要如何處？

歸一化相對簡單，因為特征向量的和不一定是1，所以我們需要將特征向量除以這些向量的和，新的數(shù)字就是權(quán)重向量。例如：得到的特征向量是（0.6853 0.2213 0.0933），它們的和是0.9999，而不是1，所以需要對它們進行規(guī)格化。分別為6853/0.9999、0.2213/0.9999、0.0933/0.9999。然后四舍五入，最后的數(shù)字是（0.68540.22130.0933），這些值的和是1，所以稱為歸一化。