第一次课笔记

第一次课笔记 第一次课笔记 成绩分布

1. 统计基础 20
2. 传统机器学习 20
3. 深度学习 20
4. presentation 40

大数据导论

大数据的产生：网络世界、物理世界、人类社会
大数据的数据量到底有多大： TB(10^12) PB(10^15) EB(10^18) ZB(10^21)
一般认为能处理PB级别的数据及有大数据处理的能力。
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从数据->知识->决策
计算机是一个concrete的东西
计算科学->数据科学
对应：经验决策->数据决策
模型驱动->数据驱动 idea：车辆动力学模型 ->机器学习估计模型（典型的模型驱动到数据驱动）
4v：
volume 媒体信息爆炸
variety 数据复杂、多模、异构
velocity 数据变化 速度快
veracity 要求数据准确

大数据计算面临的挑战：

1. 大数据的异构性、非结构性
2. 大数据的复杂性、不确定性
3. 大数据处理的实时性、时效性
4. 大数据的系统复杂性（复杂、多态）

probability 概率

因果分析（传统方法：probability）or关联分析（大数据方法）

传统方法：probability）or关联分析（大数据方法）