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然后便开始一边仔细研究,一边开始打印。

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。

真的,罗静仁越看越生气————

这个姓马的不厚道!拿这些破数据来催他们办事就算了!竟然还玩出逼宫这种操作?

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