人工智能、區(qū)塊鏈、圖靈測試....這些大數(shù)據(jù)熱詞，你真的都懂嗎？

#文章僅代表作者觀點(diǎn)，不代表IPRdaily立場#

原標(biāo)題：人工智能、區(qū)塊鏈、圖靈測試....這30個大數(shù)據(jù)熱詞你真的都懂嗎？

2017年，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)依舊保持高速增長態(tài)勢，并從單一的技術(shù)概念逐漸轉(zhuǎn)化為新要素、新戰(zhàn)略、新思維。鑒別真假內(nèi)行的時候來了，你真的明白這些科技熱詞的意思嗎？小編為您挑選了這些和大數(shù)據(jù)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)熱詞，或許無實(shí)際用處僅有助談資。

AI人工智能 Artificial Intelligence

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。

區(qū)塊鏈

狹義來講，區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N按照時間順序?qū)?shù)據(jù)區(qū)塊以順序相連的方式組合成的一 種鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， 并以密碼學(xué)方式保證的不可篡改和不可偽造的分布式賬本。廣義來講，區(qū)塊鏈技術(shù)是利用塊鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來驗(yàn)證與存儲數(shù)據(jù)、利用分布式節(jié)點(diǎn)共識算法來生成和更新數(shù)據(jù)、利用密碼學(xué)的方式保證數(shù)據(jù)傳輸和訪問的安全、利用由自動化腳本代碼組成的智能合約來編程和操作數(shù)據(jù)的一種全新的分布式基礎(chǔ)架構(gòu)與計(jì)算范式。

圖靈測試 The Turing test

圖靈測試（The Turing test）由艾倫·麥席森·圖靈發(fā)明，指測試者與被測試者（一個人和一臺機(jī)器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。

進(jìn)行多次測試后，如果有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機(jī)器，那么這臺機(jī)器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能。圖靈測試一詞來源于計(jì)算機(jī)科學(xué)和密碼學(xué)的先驅(qū)阿蘭·麥席森·圖靈寫于1950年的一篇論文《計(jì)算機(jī)器與智能》，其中30%是圖靈對2000年時的機(jī)器思考能力的一個預(yù)測，目前我們已遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于這個預(yù)測。

回歸分析 regression analysis

回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且自變量之間存在線性相關(guān)，則稱為多重線性回歸分析。

MapReduce

MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運(yùn)算。概念"Map（映射）"和"Reduce（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上。 當(dāng)前的軟件實(shí)現(xiàn)是指定一個Map（映射）函數(shù)，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發(fā)的Reduce（歸約）函數(shù)，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

貪心算法

貪心算法（又稱貪婪算法）是指，在對問題求解時，總是做出在當(dāng)前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優(yōu)上加以考慮，他所做出的是在某種意義上的局部最優(yōu)解。

貪心算法不是對所有問題都能得到整體最優(yōu)解，關(guān)鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無后效性，即某個狀態(tài)以前的過程不會影響以后的狀態(tài)，只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)。

貪心算法的基本思路是從問題的某一個初始解出發(fā)一步一步地進(jìn)行，根據(jù)某個優(yōu)化測度，每一步都要確保能獲得局部最優(yōu)解。每一步只考慮一個數(shù)據(jù)，他的選取應(yīng)該滿足局部優(yōu)化的條件。若下一個數(shù)據(jù)和部分最優(yōu)解連在一起不再是可行解時，就不把該數(shù)據(jù)添加到部分解中，直到把所有數(shù)據(jù)枚舉完，或者不能再添加算法停止[3] 。

數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。

它是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地?cái)U(kuò)大。主要指的是技術(shù)上較為高級的技術(shù)方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺以及用戶界面，通過表達(dá)、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數(shù)據(jù)加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術(shù)方法相比，數(shù)據(jù)可視化所涵蓋的技術(shù)方法要廣泛得多。

分布式計(jì)算 Distributed computing

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，分布式計(jì)算（英語：Distributed computing，又譯為分散式計(jì)算）這個研究領(lǐng)域，主要研究分散系統(tǒng)（Distributed system）如何進(jìn)行計(jì)算。分散系統(tǒng)是一組電子計(jì)算機(jī)（computer），通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相互鏈接與通信后形成的系統(tǒng)。把需要進(jìn)行大量計(jì)算的工程數(shù)據(jù)分區(qū)成小塊，由多臺計(jì)算機(jī)分別計(jì)算，在上傳運(yùn)算結(jié)果后，將結(jié)果統(tǒng)一合并得出數(shù)據(jù)結(jié)論的科學(xué)。

分布式架構(gòu)

分布式架構(gòu)是 分布式計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用和工具，目前成熟的技術(shù)包括J2EE, CORBA和.NET(DCOM)，這些技術(shù)牽扯的內(nèi)容非常廣，相關(guān)的書籍也非常多，本文不介紹這些技術(shù)的內(nèi)容，也沒有涉及這些技術(shù)的細(xì)節(jié)，只是從各種分布式系統(tǒng)平臺產(chǎn)生的背景和在軟件開發(fā)中應(yīng)用的情況來探討它們的主要異同。

Hadoop

Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。

用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲。

Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲，則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。

BI 商業(yè)智能

BI（Business Intelligence）即商務(wù)智能，它是一套完整的解決方案，用來將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合，快速準(zhǔn)確的提供報(bào)表并提出決策依據(jù)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策。

商業(yè)智能的概念最早在1996年提出。當(dāng)時將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。而這些數(shù)據(jù)可能來自企業(yè)的CRM、SCM等業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運(yùn)用。

把商業(yè)智能看成一種解決方案應(yīng)該比較恰當(dāng)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽?。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進(jìn)行分析和處理（這時信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供數(shù)據(jù)支持。商業(yè)智能產(chǎn)品及解決方案大致可分為數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品、數(shù)據(jù)抽取產(chǎn)品、OLAP產(chǎn)品、展示產(chǎn)品、和集成以上幾種產(chǎn)品的針對某個應(yīng)用的整體解決方案等。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 NoSQL

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，又被稱為NoSQL（Not Only SQL )，意為不僅僅是SQL（ Stmuctured QueryLanguage，結(jié)構(gòu)化查詢語言)，據(jù)維基百科介紹，NoSQL最早出現(xiàn)于1998 年，是由Carlo Storzzi最早開發(fā)的個輕量、開源、不兼容SQL 功能的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，2009 年，在一次分布式開源數(shù)據(jù)庫的討論會上，再次提出了NOSQL 的概念，此時NOSQL主要是指I非關(guān)系型、分布式、不提供ACID (數(shù)據(jù)庫事務(wù)處理的四個本要素)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)模式。同年，在業(yè)特蘭大舉行的“NO:SQL(east)”討論會上，對NOSQL 最普遍的定義是“非關(guān)聯(lián)型的”，強(qiáng)調(diào)Key-Value 存儲和文檔數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)，而不是單純地反對RDBMS，至此，NoSQL 開始正式出現(xiàn)在世人面前。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，簡單來說就是數(shù)據(jù)庫。結(jié)合到典型場景中更容易理解，比如企業(yè)ERP、財(cái)務(wù)系統(tǒng)；醫(yī)療HIS數(shù)據(jù)庫；教育一卡通；政府行政審批；其他核心數(shù)據(jù)庫等。

基本包括高速存儲應(yīng)用需求、數(shù)據(jù)備份需求、數(shù)據(jù)共享需求以及數(shù)據(jù)容災(zāi)需求。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

和普通純文本相比，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有一定的結(jié)構(gòu)性，但和具有嚴(yán)格理論模型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)相比。OEM(Object exchange Model)是一種典型的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。

在做一個信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)時肯定會涉及到數(shù)據(jù)的存儲，一般我們都會將系統(tǒng)信息保存在某個指定的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中。我們會將數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)分類，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的表，然后將對應(yīng)的信息保存到相應(yīng)的表中。比如我們做一個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，要保存員工基本信息：工號、姓名、性別、出生日期等等；我們就會建立一個對應(yīng)的staff表。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫是指其字段長度可變，并且每個字段的記錄又可以由可重復(fù)或不可重復(fù)的子字段構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫，用它不僅可以處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)字、符號等信息）而且更適合處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息）。

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗從名字上也看的出就是把“臟”的“洗掉”，指發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)文件中可識別的錯誤的最后一道程序，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無效值和缺失值等。因?yàn)閿?shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是面向某一主題的數(shù)據(jù)的集合，這些數(shù)據(jù)從多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取而來而且包含歷史數(shù)據(jù)，這樣就避免不了有的數(shù)據(jù)是錯誤數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖突的數(shù)據(jù)顯然是我們不想要的，稱為“臟數(shù)據(jù)”。我們要按照一定的規(guī)則把“臟數(shù)據(jù)”“洗掉”，這就是數(shù)據(jù)清洗。而數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)，將過濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門，確認(rèn)是否過濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進(jìn)行抽取。不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。數(shù)據(jù)清洗是與問卷審核不同，錄入后的數(shù)據(jù)清理一般是由計(jì)算機(jī)而不是人工完成。

算法 Algorithm

算法（Algorithm）是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。也就是說，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執(zhí)行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務(wù)。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度來衡量。

深度學(xué)習(xí) Deep Learning

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Artificial Neural Networks

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

數(shù)據(jù)聚類 Cluster analysis

數(shù)據(jù)聚類 (英語 : Cluster analysis) 是對于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術(shù)，在許多領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息。聚類是把相似的對象通過靜態(tài)分類的方法分成不同的組別或者更多的子集（subset），這樣讓在同一個子集中的成員對象都有相似的一些屬性，常見的包括在坐標(biāo)系中更加短的空間距離等。

隨機(jī)森林 Random forest

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是一個包含多個決策樹的分類器， 并且其輸出的類別是由個別樹輸出的類別的眾數(shù)而定。 Leo Breiman和Adele Cutler發(fā)展出推論出隨機(jī)森林的算法。 而 “Random Forests” 是他們的商標(biāo)。 這個術(shù)語是1995年由貝爾實(shí)驗(yàn)室的Tin Kam Ho所提出的隨機(jī)決策森林（random decision forests）而來的。這個方法則是結(jié)合 Breimans 的 “Bootstrap aggregating” 想法和 Ho 的”random subspace method”” 以建造決策樹的集合。

分治法 Divide and Conquer

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，分治法是一種很重要的算法。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個復(fù)雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最后子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合并。這個技巧是很多高效算法的基礎(chǔ)，如排序算法(快速排序，歸并排序)，傅立葉變換(快速傅立葉變換)。

支持向量機(jī) Support Vector Machine

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine）是一個有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，通常用來進(jìn)行模式識別、分類、以及回歸分析。

SVM的主要思想可以概括為兩點(diǎn)：⑴它是針對線性可分情況進(jìn)行分析，對于線性不可分的情況，通過使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉(zhuǎn)化為高維特征空間使其線性可分，從而 使得高維特征空間采用線性算法對樣本的非線性特征進(jìn)行線性分析成為可能；

熵 entropy

熵（entropy）指的是體系的混亂的程度，它在控制論、概率論、數(shù)論、天體物理、生命科學(xué)等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，在不同的學(xué)科中也有引申出的更為具體的定義，是各領(lǐng)域十分重要的參量。熵的概念由魯?shù)婪颉た藙谛匏梗≧udolf Clausius）于1850年提出，并應(yīng)用在熱力學(xué)中。1948年，克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)（Claude Elwood Shannon）第一次將熵的概念引入信息論中。

辛普森悖論 Simpson’s Paradox

辛普森悖論亦有人譯為辛普森詭論，為英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家E.H.辛普森（E.H.Simpson）于1951年提出的悖論，即在某個條件下的兩組數(shù)據(jù)，分別討論時都會滿足某種性質(zhì)，可是一旦合并考慮，卻可能導(dǎo)致相反的結(jié)論。

當(dāng)人們嘗試探究兩種變量是否具有相關(guān)性的時候，比如新生錄取率與性別，報(bào)酬與性別等，會分別對之進(jìn)行分組研究。辛普森悖論是在這種研究中，在某些前提下有時會產(chǎn)生的一種現(xiàn)象。即在分組比較中都占優(yōu)勢的一方，會在總評中反而是失勢的一方。該現(xiàn)象于20世紀(jì)初就有人討論，但一直到1951年E.H.辛普森在他發(fā)表的論文中，該現(xiàn)象才算正式被描述解釋。后來就以他的名字命名該悖論。

為了避免辛普森悖論的出現(xiàn)，就需要斟酌各分組的權(quán)重，并乘以一定的系數(shù)去消除以分組數(shù)據(jù)基數(shù)差異而造成的影響。同時必需了解清楚情況，是否存在潛在因素，綜合考慮。

樸素貝葉斯模型Naive Bayesian Model，NBM

貝葉斯分類是一系列分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。樸素貝葉斯算法（Naive Bayesian) 是其中應(yīng)用最為廣泛的分類算法之一。

樸素貝葉斯分類器基于一個簡單的假定：給定目標(biāo)值時屬性之間相互條件獨(dú)立。

通過以上定理和“樸素”的假定，我們知道：P( Category | Document) = P ( Document | Category ) * P( Category) / P(Document)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家Data scientist

數(shù)據(jù)科學(xué)家是指能采用科學(xué)方法、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具對復(fù)雜多量的數(shù)字、符號、文字、網(wǎng)址、音頻或視頻等信息進(jìn)行數(shù)字化重現(xiàn)與認(rèn)識，并能尋找新的數(shù)據(jù)洞察的工程師或?qū)＜?不同于統(tǒng)計(jì)學(xué)家或分析師)。一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備的素質(zhì)有：懂?dāng)?shù)據(jù)采集、懂?dāng)?shù)學(xué)算法、懂?dāng)?shù)學(xué)軟件、懂?dāng)?shù)據(jù)分析、懂預(yù)測分析、懂市場應(yīng)用、懂決策分析等。

并行處理 Parallel Processing

并行處理是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中能同時執(zhí)行兩個或更多個處理機(jī)的一種計(jì)算方法。處理機(jī)可同時工作于同一程序的不同方面。并行處理的主要目的是節(jié)省大型和復(fù)雜問題的解決時間。為使用并行處理，首先需要對程序進(jìn)行并行化處理，也就是說將工作各部分分配到不同處理機(jī)中。而主要問題是并行是一個相互依靠性問題，而不能自動實(shí)現(xiàn)。此外，并行也不能保證加速。但是一個在 n 個處理機(jī)上執(zhí)行的程序速度可能會是在單一處理機(jī)上執(zhí)行的速度的 n 倍。


來源：唧唧堂

編輯：IPRdaily趙珍          校對：IPRdaily縱橫君

推薦閱讀

國知局：發(fā)布《知識產(chǎn)權(quán)重點(diǎn)支持產(chǎn)業(yè)目錄（2018年本）》

“投稿”請投郵箱“iprdaily@163.com”

「關(guān)于IPRdaily」

IPRdaily成立于2014年，是全球影響力的知識產(chǎn)權(quán)媒體+產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺，致力于連接全球知識產(chǎn)權(quán)人，用戶匯聚了中國、美國、德國、俄羅斯、以色列、澳大利亞、新加坡、日本、韓國等15個國家和地區(qū)的高科技公司、成長型科技企業(yè)IP高管、研發(fā)人員、法務(wù)、政府機(jī)構(gòu)、律所、事務(wù)所、科研院校等全球近50多萬產(chǎn)業(yè)用戶（國內(nèi)25萬+海外30萬）；同時擁有近百萬條高質(zhì)量的技術(shù)資源+專利資源，通過媒體構(gòu)建全球知識產(chǎn)權(quán)資產(chǎn)信息第一入口。2016年獲啟賦資本領(lǐng)投和天使匯跟投的Pre-A輪融資。

（英文官網(wǎng)：iprdaily.com  中文官網(wǎng)：iprdaily.cn） 

本文來自唧唧堂并經(jīng)IPRdaily.cn中文網(wǎng)編輯。轉(zhuǎn)載此文章須經(jīng)權(quán)利人同意，并附上出處與作者信息。文章不代表IPRdaily.cn立場，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：“http://jupyterflow.com/”