大家好！今天让小编来大家介绍下关于大数据算法代替人类决策弊大于利反方四辩稿（大数据算法）的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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1、大数据是一个很广的概念，并没有大数据算法这种东西，您估计想问的是大数据挖掘的算法：1.朴素贝叶斯超级简单，就像做一些数数的工作。
2、如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。
3、即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
4、2. 回归LR有很多方法来对模型正则化。
5、比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。
6、与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型（使用在线梯度下降法）。
7、3.决策树DT容易理解与解释。
8、DT是非参数的，所以你不需要担心野点和数据是否线性可分的问题，此外，RF在很多分类问题中经常表现得最好，且速度快可扩展，也不像SVM那样需要调整大量的参数，所以最近RF是一个非常流行的算法。
9、4.支持向量机很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。
10、SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。
11、想要了解更多有关数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。
12、大数据分析师现在有专业的国际认证证书了， “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、 提供决策的新型数据分析人才。
13、全球 CDA 持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA 数据分析师职业道德和行为准则》新规范，发 挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
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