1、大數據計算模型是統計數據視角的實體模型通常指的是統計分析或大數據挖掘、深度學習、人工智能技術等種類的實體模型，這些模型是從科學研究視角去往界定的。
2、大數據計算模型的要點：降維：對大量的數據和大規模的數據進行數據挖掘時，往往會面臨“維度災害”。數據集的維度在無限地增加，但由于計算機的處理能力和速度有限，此外，數據集的多個維度之間可能存在共同的線性關系。這會立即造成學習模型的可擴展性不足，乃至許多那時候優化算法結果會無效。因而，人們必須減少層面總數并減少層面間共線性危害。數據降維也稱為數據歸約或數據約減。它的目的就是為了減少數據計算和建模中涉及的維數。有兩種數據降維思想:一種是基于特征選擇的降維，另一種是基于維度變換的降維。回歸：回歸是一種數據分析方法，它是研究變量X對因變量Y的數據分析。我們了解的最簡答的回歸模型就是一元線性回歸(隻包含一個自變量和因變量，并且晾在這的關系可以用一條直線表示)。回歸分析根據自變量的數量分為單回歸模型和多元回歸模型。根據影響是否是線性的，可以分為線性回歸和非線性回歸。聚類：我們都聽過“物以類聚，人以群分”這個詞語，這個是聚類分析的基本思想。聚類分析法是大數據挖掘和測算中的基礎每日任務，聚類分析法是将很多統計數據集中化具備“類似”特點的統計數據點區劃為一緻類型，并最後轉化成好幾個類的方式。大量數據集中必須有相似的數據點。基于這一假設，可以區分數據，并且可以找到每個數據集(分類)的特征。
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