《表1 模型融合：大数据背景下的机器学习算法应用研究》

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《大数据背景下的机器学习算法应用研究》

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因为融合的方案较为固定，所以我们只需要维护特征库和模型库，而所有新的数据以及新的专家知识和专家系统，基本上都可以映射为对特征库和模型库的更新，包括对特征权重的修正。尽管专家知识和专家系统对于特征的选择和赋权，以及模型的建立都有作用，但实际上，即便没有任何专家知识和专家系统，仅仅通过一般化的特征学习和常用的机器学习模型，也能得到很不错的结果。这就使大规模数据下的机器学习，可以看作具有一般意义的解决方案。