官方网站建设流程,网站二级域名建站属于子站吗,济南高端网站制作公司,高端建筑设计公司摘要#xff1a;数据和算法究竟哪个更重要并没有一个明确的界定#xff0c;根据不同的情境和应用#xff0c;它们发挥的作用不同。虽然实际情况确实如此#xff0c;但是在数据为王的时代#xff0c;算法的关心似乎已只停留在某些领域或者某些公司里面。
【编者按】随着服…摘要数据和算法究竟哪个更重要并没有一个明确的界定根据不同的情境和应用它们发挥的作用不同。虽然实际情况确实如此但是在数据为王的时代算法的关心似乎已只停留在某些领域或者某些公司里面。
【编者按】随着服务器愈加的廉价集群计算框架愈加成熟大家似乎已经完全把眼光放到海量的数据上算法的精心调校似乎已成为某些领域或者某些公司才去钻研的事情。那么数据为王的时代算法真的已无用武之地下面我们一起看看Rio和邓毅的辨析。 免费订阅“CSDN大数据”微信公众号实时了解最新的大数据进展
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谷歌的强不是强在 PageRank 算法而在于它是第一个在排名时把链接——而不只是文字和标题——考虑进去的。又以自己教的数据挖掘课为例。他让学生以 Netflix 用户对一万八千多部电影的打分为基础数据写程序为她们推荐别的电影。其中有组学生的算法较优另外一组学生算法一般但使用了外部数据——IMDB 对电影类型的归类。结果第二组的结果胜过了第一组。
那么到底是数据重要还是算法重要呢 来自Rio的观点
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虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因
在很多问题中算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验设计算法几乎等于闭门造车。
很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依无非是扔给大量数据看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。
更极端的例子是算法本身很简单程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。
对于很多成熟的算法优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据这是个经济性的考虑。
比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量而且链接数据本身对于网页排名相当关键当然他们也做了大量算法的优化。【插话在这样的思想指导下Google 想要插手社交网络或微博也不足为奇了吧实时搜索、排名没有真人的互动怎么可能。】
Netflix 挑战赛的例子中Netflix 本身的推荐算法也是优化到极致了。再从算法本身去找改进之处投入产出比太低。引文中的学生仅仅是加入了 IMDB 数据库关于电影分类从而更加明确观众的偏好就能带来比复杂算法更加显著的改善试想如果他们能拿到 Rotten Tomatoes 的数据会怎样
When people are equally smart, big data wins。这个结论的悲摧之处在于在类似行业中今后小的创业公司想要打败巨头就不那么容易。要么要改变思路要么要改变策略。指望靠小聪明扳倒大象会很成问题。
当然这也不是绝对的。比如典型的反例算法比数据重要是 Google 刚被批准收购的 ITA Software。这家牛 B 烘烘估计是现存最大的 Lisp shop的公司的机票搜索引擎驱动着世界各大航空公司、票务中介的后台系统。它的数据来自一个各大航空公司授权的公司其他竞争者也可以花钱虽然不便宜买到同样的数据。但它的牛 B 之处在于能从同样的数据里比别人更快挖出更好的结果。
来自邓毅的观点
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程序 数据结构 算法数据结构用来干啥的装数据的呀。
数据能干啥数据是信息的源泉没有足够的数据就没有信息信息技术没有信息啥都没有。
算法能干啥把数据中信息提取出来不经过提取数据还是数据变不成有用的信息。
这俩不是并列的关系而是一体的如何能说谁重要呢脑子重要还是心脏重要你给我说说。
此外数据的好坏如何衡量不是越多越好当然数据越多往往所蕴含的信息越大这个容易看得出来算法的好坏如何衡量不是越复杂约好能从海量的垃圾中找到有用的信息的算法就是好的算法虽然不这么复杂不是所有的人都能看到这点。
我最想说的是什么如果不是事不关己的旁观者数据往往是自己能拿到最多的数据然后根据自己的这些数据去找最合适的算法。 原文链接
纠结到底是数据重要还是算法重要呢
