日期:2015-10-16 14:53
外的数据有效的解释。传统的算法研究不可避免地要遇到小样本问题为了解决小样本问题，模型中加入了很多技巧性的手段，并都没有本质的区别，小样本仍然存在。大数据时代，问题的解决就变得简单粗暴多了。将所观测到的海量数据扔进模型中训练，只要模型足够复杂，就能够有效地表示这些数据。
大数据时代为算法研究提供了高效的计算工具。前面提到，数据量的增加意味着需要更复杂的模型来诠释它。我们辛辛苦苦构建了一个模型，到头来发现模型无法求解，或者求解的时间远远超出我们的想象。我们只能眼巴巴地看着一堆数据，然后酸酸地说，