1、大數(shù)據(jù)計(jì)算模型是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)視角的實(shí)體模型通常指的是統(tǒng)計(jì)分析或大數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)等種類的實(shí)體模型，這些模型是從科學(xué)研究視角去往界定的。

2、大數(shù)據(jù)計(jì)算模型的要點(diǎn)：降維：對(duì)大量的數(shù)據(jù)和大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，往往會(huì)面臨“維度災(zāi)害”。數(shù)據(jù)集的維度在無限地增加，但由于計(jì)算機(jī)的處理能力和速度有限，此外，數(shù)據(jù)集的多個(gè)維度之間可能存在共同的線性關(guān)系。這會(huì)立即造成學(xué)習(xí)模型的可擴(kuò)展性不足，乃至許多那時(shí)候優(yōu)化算法結(jié)果會(huì)無效。因而，人們必須減少層面總數(shù)并減少層面間共線性危害。數(shù)據(jù)降維也稱為數(shù)據(jù)歸約或數(shù)據(jù)約減。它的目的就是為了減少數(shù)據(jù)計(jì)算和建模中涉及的維數(shù)。有兩種數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析方法，它是研究變量X對(duì)因變量Y的數(shù)據(jù)分析。我們了解的最簡答的回歸模型就是一元線性回歸(只包含一個(gè)自變量和因變量，并且晾在這的關(guān)系可以用一條直線表示)?；貧w分析根據(jù)自變量的數(shù)量分為單回歸模型和多元回歸模型。根據(jù)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(gè)詞語，這個(gè)是聚類分析的基本思想。聚類分析法是大數(shù)據(jù)挖掘和測(cè)算中的基礎(chǔ)每日任務(wù)，聚類分析法是將很多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集中化具備“類似”特點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)區(qū)劃為一致類型，并最后轉(zhuǎn)化成好幾個(gè)類的方式。大量數(shù)據(jù)集中必須有相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)?；谶@一假設(shè)，可以區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)，并且可以找到每個(gè)數(shù)據(jù)集(分類)的特征。