摘要
随着物联网设备的指数级增长，全球数据量正在以前所未有的速度激增。
如何从海量、异构、高速产生的物联网大数据中提取有价值的信息，已成为学术界和工业界共同关注的焦点。
机器学习作为人工智能领域的核心技术之一，具备强大的数据分析和模式识别能力，为应对物联网大数据挑战提供了新的契机。
本文首先概述了物联网大数据和机器学习的基本概念，并分析了二者融合的背景和意义。
其次，对机器学习在物联网安全、智能交通、智慧医疗等领域的应用现状进行了详细综述，并总结了不同应用场景下的典型案例和关键技术。
最后，探讨了当前研究面临的挑战，并展望了未来可能的发展趋势，旨在为相关领域的研究者提供参考。
关键词：物联网；大数据；机器学习；人工智能；数据分析
近年来，物联网(InternetofThings,IoT)技术快速发展，渗透到社会生产生活的各个角落，并催生了前所未有的海量数据。
这些数据具有体量大(Volume)、种类多(Variety)、速度快(Velocity)和价值密度低(Value)等特点，通常被称为物联网大数据[1]。
物联网大数据的出现为我们理解世界、优化决策提供了前所未有的机遇，但也对传统的数据处理技术提出了严峻挑战。
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