大数据技术发展的十个前沿方向(下)

摘要：

10 前沿方向八:精益求精,提升精度
精度是衡量机器学习(人工智能)算法好坏的重要指标.传统上,精度概念包括正确率、识别率、召回率等.在大数据时代,精度被赋予了更多的含义.
10.1传统机器学习的模型不适应大数据
首先是数据规模.传统的机器学习模型无法支持超大规模的训练数据集,当数据超过一定规模时,传统模型将面临计算量爆炸和精度提升停滞两大难题.

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在线出版日期：2016-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：101-109