为什么大数据的简单算法要优于小数据的复杂算法?
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因为数据是基础,小数据天然容易过拟合,解决过拟合的办法最有用的就是依赖数据,越用复杂算法,越容易过拟合。
计算机科学在大数据出现之前,非常依赖模型以及算法。如果想要得到精准的结论,需要建立模型来描述问题,同时,需要理顺逻辑,理解因果,设计精妙的算法来得出接近现实的结论。
因此,一个问题,能否得到最好的解决,取决于建模是否合理,各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而,大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。
扩展资料:
大数据分析的产生旨在于IT管理,企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合,然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来,帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲,他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势,进而加深大数据对重要用户的洞察力。
也可以追踪和记录网络行为,大数据轻松地识别业务影响;随着对服务利用的深刻理解加快利润增长;同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。
参考资料来源:百度百科-大数据
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