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首頁(yè)精彩閱讀大數(shù)據(jù)熱詞科普（八）
大數(shù)據(jù)熱詞科普（八）
2019-02-11
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我們?cè)谇懊娴奈恼轮薪o大家介紹了很多的大數(shù)據(jù)熱詞的知識(shí)，大數(shù)據(jù)中涉及到了不少的技術(shù)以及很多的理論，所以我們?cè)谶M(jìn)行大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)或者大數(shù)據(jù)使用的時(shí)候如果了解這些詞的話那么就能夠很好地運(yùn)用大數(shù)據(jù)，下面我們我們就給大家介紹一下大數(shù)據(jù)的熱詞。


首先我們說(shuō)一下辛普森悖論辛普森悖論亦有人譯為辛普森詭論，為英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家E.H.辛普森（E.H.Simpson）于1951年提出的悖論，即在某個(gè)條件下的兩組數(shù)據(jù)，分別討論時(shí)都會(huì)滿足某種性質(zhì)，可是一旦合并考慮，卻可能導(dǎo)致相反的結(jié)論，當(dāng)人們嘗試探究?jī)煞N變量是否具有相關(guān)性的時(shí)候，比如新生錄取率與性別，報(bào)酬與性別等，會(huì)分別對(duì)之進(jìn)行分組研究。辛普森悖論是在這種研究中，在某些前提下有時(shí)會(huì)產(chǎn)生的一種現(xiàn)象。即在分組比較中都占優(yōu)勢(shì)的一方，會(huì)在總評(píng)中反而是失勢(shì)的一方。這種現(xiàn)象聽(tīng)起來(lái)不可思議，但是確實(shí)存在。該現(xiàn)象于20世紀(jì)初就有人討論，但一直到1951年E.H.辛普森在他發(fā)表的論文中，該現(xiàn)象才算正式被描述解釋。后來(lái)就以他的名字命名該悖論。為了避免辛普森悖論的出現(xiàn)，就需要斟酌各分組的權(quán)重，并乘以一定的系數(shù)去消除以分組數(shù)據(jù)基數(shù)差異而造成的影響。同時(shí)必需了解清楚情況，是否存在潛在因素，綜合考慮。而在數(shù)據(jù)分析中我們必須要考慮到這個(gè)現(xiàn)象，這樣我們才能夠做好大數(shù)據(jù)的工作。


下面我們給大家說(shuō)一下樸素貝葉斯模型，樸素貝葉斯模型的英文就是Naive Bayesian Model，簡(jiǎn)稱NBM。貝葉斯分類是一系列分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。樸素貝葉斯算法是其中應(yīng)用最為廣泛的分類算法之一。樸素貝葉斯分類器基于一個(gè)簡(jiǎn)單的假定：給定目標(biāo)值時(shí)屬性之間相互條件獨(dú)立。而樸素貝葉斯是大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常使用的模型，在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析中起到十分重要的作用。


在這篇文章中我們給大家介紹了樸素貝葉斯模型和辛普森悖論的知識(shí)，這兩個(gè)知識(shí)在數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)中經(jīng)常被人們提到，由此可見(jiàn)其重要性，我們?cè)谶M(jìn)行學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時(shí)候一定要注意這些知識(shí)的掌握，只有掌握了這些知識(shí)我們就能夠做好大數(shù)據(jù)工作。

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