大数据算法代替人类决策弊大于利反方四辩稿(大数据算法)
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1、大數據是一個很廣的概念,并沒有大數據算法這種東西,您估計想問的是大數據挖掘的算法:1.樸素貝葉斯超級簡單,就像做一些數數的工作。
2、如果條件獨立假設成立的話,NB將比鑒別模型收斂的更快,所以你只需要少量的訓練數據。
3、即使條件獨立假設不成立,NB在實際中仍然表現出驚人的好。
4、2. 回歸LR有很多方法來對模型正則化。
5、比起NB的條件獨立性假設,LR不需要考慮樣本是否是相關的。
6、與決策樹與支持向量機不同,NB有很好的概率解釋,且很容易利用新的訓練數據來更新模型(使用在線梯度下降法)。
7、3.決策樹DT容易理解與解釋。
8、DT是非參數的,所以你不需要擔心野點和數據是否線性可分的問題,此外,RF在很多分類問題中經常表現得最好,且速度快可擴展,也不像SVM那樣需要調整大量的參數,所以最近RF是一個非常流行的算法。
9、4.支持向量機很高的分類正確率,對過擬合有很好的理論保證,選取合適的核函數,面對特征線性不可分的問題也可以表現得很好。
10、SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。
11、想要了解更多有關數據挖掘的信息,可以了解一下CDA數據分析師的課程。
12、大數據分析師現在有專業的國際認證證書了, “CDA 數據分析師”具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅游等行業專門從事數據的采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、 提供決策的新型數據分析人才。
13、全球 CDA 持證者秉承著先進商業數據分析的新理念,遵循著《CDA 數據分析師職業道德和行為準則》新規范,發 揮著自身數據科學專業能力,推動科技創新進步,助力經濟持續發展。
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總結
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