巅峰学霸 第241节（4 / 4）

  数据明显都是经过整理的。这足以说明他们并不是什么都没做。
  看过这些数据之后，罗静仁几乎敢肯定，从中要分析出什么有用的东西很难。
  原因很简单数学是研究规律的学科。数据量不足的情况下，很难从这些杂乱的数据中找到所需要的规律，这是数学常识！
  罗静仁现在真想冲到马博涛面前问问他到底懂不懂什么叫“样本量效应”
  更别提小数据集容易受到噪声的影响，噪声可能会掩盖数据中潜在的规律。
  在大数据的情况下，噪声的影响通常可以通过统计方法来减小，但在数据量较少时，这种干扰更加明显。
  再加上数据驱动的建模，数据的质量和数量都至关重要。数据量不足意味着所得到的模型可能是欠拟合的，根本无法真实反映数据的背后规律。 ↑返回顶部↑