大数据数据分析如何进行_光环大数据培训
4页1、 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌光环大数据光环大数据 http:/大数据数据分析如何进行大数据数据分析如何进行_光环大数据培训光环大数据培训大数据数据分析大数据数据分析如何进行?光环大数据培训,讲师都是实战专家,有十几年的软件开发经验和 5 年以上的实战经验,在业内口碑非常不错。关于师资质量这点非常重要,大家可以去了解一下。优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业最前沿的项目、最主流的技术接触,这对你的学习成长非常的重要。大数据数据分析大数据数据分析如何进行?大数据分析到底需要多少种机器学习的方法呢?围绕着这个问题,我们看一下机器学习领域多年得出的一些经验规律。大数据分析性能的好坏,也就是说机器学习预测的准确率,与使用的学习算法、问题的性质、数据集的特性包括数据规模、数据特征等都有关系。一般地,Ensemble 方法包括 RandomForest 和 AdaBoost、SVM、LogisticRegression分类准确率最高。没有一种方法可以“包打天下” 。RandomForest、SVM 等方法一般性能最好,但不是在什么条件下性能都最好。不同的方法,当
2、数据规模小的时候,性能往往有较大差异,但当数据规模增大时,性能都会逐渐提升且差异逐渐减小。也就是说,在大数据条件下,什么方法都能 work 的不错。参见图 2 中 Blaco&Brill 的实验结果。对于简单问题,RandomForest、SVM 等方法基本可行,但是对于复杂问题,比如语音识别、图像识别,最近流行的深度学习方法往往效果更好。深度学习本质是复杂模型学习,是今后研究的重点。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌光环大数据光环大数据 http:/在实际应用中,要提高分类的准确率,选择特征比选择算法更重要。好的特征会带来更好的分类结果,而好的特征的提取需要对问题的深入理解。大数据的时代,数据资产及其价值利用能力逐渐成为构成企业核心竞争力的关键要素;然而,大数据应用必须建立在质量可靠的数据之上才有意义,建立在低质量甚至错误数据之上的应用有可能与其初心南辕北辙背道而驰。因此,数据质量正是企业应用数据的瓶颈,高质量的数据可以决定数据应用的上限,而低质量的数据则必然拉低数据应用的下限。数据质量一般指数据能够真实、完整反映经营管理实际情况的程度,通常可在以下几个方面衡
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