机器学习方法在大数据库中的应用称为什么
该应用称为数据挖掘。
数据挖掘是利用机器学习、统计学和数据库技术，从大量的数据中提取有用的信息和知识的过程。数据挖掘可以用于发现数据中的模式、关联、分类、聚类、异常检测、预测等任务。
数据挖掘的一些应用领域包括：
1、商业智能：数据挖掘可以帮助企业分析客户行为、市场趋势、竞争对手策略等，从而提高营销效果、优化产品设计、降低成本、增加收入等。
2、网络安全：数据挖掘可以帮助网络管理员检测网络入侵、恶意软件、欺诈行为等，从而保护网络资源和用户隐私。
3、生物医学：数据挖掘可以帮助生物学家和医生分析基因、蛋白质、疾病、药物等，从而揭示生命的奥秘和提高医疗质量。
4、教育：数据挖掘可以帮助教师和学生分析学习数据，从而提高教学效果、个性化学习、评估学习成果等。
如何利用机器学习方法预测股票价格的波动趋势？
预测股票价格的波动趋势是金融领域中的一个重要问题，机器学习方法可以对该问题进行建模和求解。以下是一些可以采用的机器学习方法：
1.时间序列分析：用于分析股票价格随时间变化的趋势性、周期性和随机性。基于ARIMA、GARCH、VAR等模型的时间序列分析方法可用于预测未来的股票价格走势。
2.支持向量机（SVM）：可以处理线性和非线性数据，并在训练模型时能够自动找到最优分类春局边界。通过构建和训练SVM模型，可以预测未来股票价格的涨跌趋势。
3.人工神经网络（ANN）：模拟人类仔森搭大脑神经网络的处理过程，可以自动分析和识别输入数据中的模式和趋势。通过训练ANN模型，可以预测未来股票价格的变化趋势。
4.决策树（DT）：通过对数据进行分类和回归分析，可显示支持机器学习算法的决策过程。在预测股票价格波动趋势时，基于决策树的方法可以自动选择最优属性和分类子集，得到更准确的预测结果。
以上机器学习方法都有其应用场景和局限性，可念拿以根据数据特点和问题需求进行选择。同时，还需进行特征选择、数据归一化和建立评估指标等步骤，以确保预测模型的准确性和稳定性。
