华北冶建工程建设有限公司网站附近有学电脑培训班吗

一.大数据的特点：

        数据多，类型多，更新快，更新内容多。

二.分类（classification）与混淆矩阵（confusion matrix）

        这里的分类说的是二分类问题，比如说把人分为好人和坏人，即非黑即白。混淆矩阵就是将Actual value和predicted value进行统一整理，其实就是记录模型的准确程度，比如说我们可以规定Actual是好人，Predicted也是好人，那么矩阵值为0.Actual是好人，Predicted是坏人为1.Actual是坏人，Predicted是坏人，值为2等等。这样可以清晰的看到，模型在什么地方出现了偏差。比如说，我们要区分男女，那我们模型规定身高高于一米二的全是男人，那混淆矩阵中肯定会出现很多Actual为女人，Predicted是男人，值为2的情况，那我们就能很清楚的知道，我们要把身高提高了，因为很多女生其实也是很高的。并且classification是一个supervised learning过程，就是从训练资料中学到或建立一个模式或者是函数，并依此模式推测新的实例。

三.聚类（clustering）

         聚类是一种unsupervised learning过程，比如研究超市商品购物组合，用了聚合函数后我们发现牛奶面包黄油可以归为一类（subset），但整个过程中的这些subset都不是我们预先给模型的，都是模型自己发现的，所以是一种unsupervised过程。

四.回归（regression）

        回归其实属于聚类的一种结果，就比如说我们在二维图像上有很多点，最后我们通过clustering我们发现其实有三组点，那我们不能跟小学生似的，对这些点直接画圈，而是通过回归，将其整合成三条曲线，以三个函数表达这三个subset。另外这里引进一个overfitting的概念，过学习，就是在聚类的regression过程中，如何找一条切合的曲线呢，最简单的就是直接把所有点穿起来，肯定准确，但是这条曲线的表达是很复杂的，并且不能泛化，通俗来讲就是，我们自己都不知道曲线接下来会往哪里弯曲，完全取决于新加进来的点，这样显然是不对的。另外在classification也就是supervised learning中，体现在特征的过多选取中，就比如我们要实现人脸识别，我们的特征连他每根头发的摆放位置都包含，头发位置对于人脸识别并不是重要特征，并且储存量巨大，且极难泛化，明显属于过拟合现象。

五.可视化

        一是可以用于拿到数据之后直接对整体进行可视化，也就是通过我们的人眼直接对数据进行大体的分析。二是可以用于将结果呈现给大众。

六.问卷的隐私调查

        例如调查人群当中有多少人吸大麻，我们可以将同一批人群分为两组。一共两个问题，第一个问题是你吸大麻吗？第二个问题是你不吸大麻吗？选其一回答，回答True or False。然后一组直接选其一回答True or False得到p*(true)和p*(false)。另一组问你会回答第一个问题还是第二个问题得到p(回答第一个问题的概率)。那么人群中抽大麻的概率为p(True)的话。就有p*(true) = p * p(true) + (1 - p) (1 - p(true)),那么p(true) = (p*(True) + p - 1)/(2p - 1).

七.cloud computing(云计算)

        总体一句就是“Pay as you go”, 就比如我们平时购物的话，客流量会很少，但是当购物节的时候买东西的人就会很多，但是我们如果按顶流购置服务器的话，就会导致很大的浪费，所以产生了云服务器，也就是需要的时候我们再去租服务器。当然也有别的云服务，比如一些平台，我们平常不怎么使用，那么就是“platform as a service”。

八.survivalship bias

        这个例子就是说，一所军工厂想为飞机加装甲，找了个统计学家来，发现飞回来的飞机都是机翼与尾翼中弹，可能很多人直接就会给这两个地方加装甲，但是我们忽略的问题是击中其他位置的飞机是不是都飞不回来，其实飞回来的飞机没有中弹的地方是否才是最重要的位置呢？比如说油箱，驾驶舱等。这也就启示我们，不要被一些数据的表面现象所迷惑，要结合事实，比如要调查天猫集团商铺数量与每个商铺机器交易额的关系，那我们可能发现商铺数量越多，平均交易额会更大，但我们如果要从这个图看这个行业的发展状况，通常我们会忽略时间这个维度，可能我们看的60万商家，平均每天交易额是20w只是前年的数据，但今年的数据是只有10万商家，每天交易额是2000.也就让我们重视起bias问题，有效解决bias问题的方法就是结合现实来综合考虑。

九.数据清洗

        我们这里说的清洗一般就是去特征值，补数据，或者抽象出一个数据类型。就比如我们要找一块石头大概的密度，我们就可以把石头的形状以及颜色这些特征值去掉，然后只保留体积和质量，那就把一块石头抽象成了一个序对。然后是补数据，比如说人的体重很多人没有填，那我们可以做一个正态分布，对称轴是65kg，让数据显得更为自然。