大數據計算模型什么
關注：39 發布時間：2022-02-10 07:39:07
1.大數據計算模型是從統計數據角度定義的實體模型，通常是指從科學研究角度定義的統計分析或大數據挖掘、深度學習、人工智能技術等各類實體模型。
2.大數據計算模型要點：降維：在對大量數據和大規模數據進行數據挖掘時，往往會面臨“維數災難”。數據集的維度在無限增加，但由于計算機的處理能力和速度有限，數據集的多個維度之間可能存在共同的線性關系。這會立刻造成學習模型的可擴展性不足，甚至很多優化算法y到時候都是無效的。因此，人們必須減少總層數，減少層間共線性的危害。數據降維也稱為數據約簡或數據約簡。其目的是減少數據計算和建模中涉及的維數。數據降維思路有兩種：一種是基于特征選擇的降維，另一種是基于維度變換的降維?；貧w：回歸是一種數據分析方法，研究變量x和因變量y的數據分析，我們知道的比較簡單的回歸模型是線性回歸(只包含一個自變量和因變量，關系可以用直線表示)?；貧w分析根據自變量數量分為單回歸模型和多元回歸模型。根據影響是否為線性，可分為線性回歸和非線性回歸。聚類：我們都聽過“物以類聚，人以群分”這個詞，這是聚類分析的基本思路。聚類分析是大數據挖掘和測量的基本日常任務。聚類分析是一種將許多具有“相似”特征的統計數據點劃分為一致類型，并比較終將其轉化為若干類的方法。大量的數據集中必然有相似的數據點?；谶@一假設，可以區分數據，并找到每個數據集的特征(分類)。
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