在《数据挖掘》配套PPT第7章“常用大数据挖掘算法优化改进”中，可以增加以下描述内容：随着大数据技术的快速发展，传统数据挖掘算法在处理海量数据时面临计算效率低、内存消耗大、可扩展性不足等问题。本章将重点介绍针对常用大数据挖掘算法的优化改进方法，包括但不限于：基于分布式计算的并行化改造（如MapReduce、Spark框架下的算法实现）、增量式学习策略（适用于流式数据场景）、近似计算技术（如采样、哈希压缩）以及硬件加速方案（如GPU、FPGA优化）。同时，还将探讨算法在精度与效率之间的权衡策略，并结合实际案例展示优化前后的性能对比。通过本章学习，读者将掌握大数据环境下算法优化的核心思路与工程实践技巧。（可根据具体课程重点调整技术细节的详略程度）
