大資料計算模型什麼 瞭解一下

1、大資料計算模型是統計資料視角的實體模型通常指的是統計分析或大資料探勘、深度學習、人工智慧技術等種類的實體模型，這些模型是從科學研究視角去往界定的。

2、大資料計算模型的要點：降維：對大量的資料和大規模的資料進行資料探勘時，往往會面臨“維度災害”。資料集的維度在無限地增加，但由於計算機的處理能力和速度有限，此外，資料集的多個維度之間可能存在共同的線性關係。這會立即造成學習模型的可擴充套件性不足，乃至許多那時候優化演算法結果會無效。因而，人們必須減少層面總數並減少層面間共線性危害。資料降維也稱為資料歸約或資料約減。它的目的就是為了減少資料計算和建模中涉及的維數。有兩種資料降維思想:一種是基於特徵選擇的降維，另一種是基於維度變換的降維。迴歸：迴歸是一種資料分析方法，它是研究變數X對因變數Y的資料分析。我們瞭解的最簡答的迴歸模型就是一元線性迴歸(只包含一個自變數和因變數，並且晾在這的關係可以用一條直線表示)。迴歸分析根據自變數的數量分為單迴歸模型和多元迴歸模型。根據影響是否是線性的，可以分為線性迴歸和非線性迴歸。聚類：我們都聽過“物以類聚，人以群分”這個詞語，這個是聚類分析的基本思想。聚類分析法是大資料探勘和測算中的基礎每日任務，聚類分析法是將很多統計資料集中化具備“類似”特點的統計資料點區劃為一致型別，並最後轉化成好幾個類的方式。大量資料集中必須有相似的資料點。基於這一假設，可以區分資料，並且可以找到每個資料集(分類)的特徵。