大数据计算模型什么

1.大数据计算模型是从统计数据角度定义的实体模型，通常是指从科学研究角度定义的统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等各类实体模型。

2.大数据计算模型要点：降维：在对大量数据和大规模数据进行数据挖掘时，往往会面临“维数灾难”。数据集的维度在无限增加，但由于计算机的处理能力和速度有限，数据集的多个维度之间可能存在共同的线性关系。这会立刻造成学习模型的可扩展性不足，甚至很多优化算法y到时候都是无效的。因此，人们必须减少总层数，减少层间共线性的危害。数据降维也称为数据约简或数据约简。其目的是减少数据计算和建模中涉及的维数。数据降维思路有两种：一种是基于特征选择的降维，另一种是基于维度变换的降维。回归：回归是一种数据分析方法，研究变量x和因变量y的数据分析，我们知道的比较简单的回归模型是线性回归(只包含一个自变量和因变量，关系可以用直线表示)。回归分析根据自变量数量分为单回归模型和多元回归模型。根据影响是否为线性，可分为线性回归和非线性回归。聚类：我们都听过“物以类聚，人以群分”这个词，这是聚类分析的基本思路。聚类分析是大数据挖掘和测量的基本日常任务。聚类分析是一种将许多具有“相似”特征的统计数据点划分为一致类型，并比较终将其转化为若干类的方法。大量的数据集中必然有相似的数据点。基于这一假设，可以区分数据，并找到每个数据集的特征(分类)。