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除了上述的优点,大数据的异质性也对统计推断显著的挑战。对于大型数据集推断混合模型(3.1)需要复杂的统计和计算方法。在低维度,如期望最大化算法的有限混合模型标准技术可以应用。在高维空间,但是,我们需要仔细规范的估算程序,以避免过度拟合或噪声积累,并制订良好的计算算法(哈利利和陈,2007;站¨dler等人,2010)

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除了上述优势之外,该异质性较大的数据也带来了严重的挑战,统计推断。 混合模型的推断在[3.1]为大型数据集需要复杂统计和计算方法。 在较低层面,这样的技术标准的期望最大化算法有限混合模式可以应用。 在高层面,但是,我们要仔细规范评估程序,以避免发生overfitting或噪声积累和制定好计算算法[哈利利和陈,2007;STA?: cs>dler et al2010]

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除了上述优势,大数据的非均质性也构成重大挑战到统计推断。推断 (3.1) 中的大型数据集的混合模型,需要复杂的统计和计算方法。在低维度,可以应用等有限混合模型的期望最大化算法的标准技术。在高维度,但是,我们需要仔细正规化的估算程序,避免过度臃肿或噪声积累,制定好计算算法 (哈利利和陈,2007 年 ;Sta¨dler et al.,2010年)

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除上述的好处以外,大数据非均匀性也形成重大挑战统计推论。推断混合物模型(3.1)为大数据集要求老练统计和计算方法。在低维度,标准技术例如期望最大化算法的有限混合物模型可以是应用的。

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除上述的好处以外,大数据非均匀性也形成重大挑战统计推论。 推断混合物模型在 (3.1) 为大数据集要求老练统计和计算方法。 在低维度,标准技术例如期望最大化算法的有限混合物模型可以是应用的。 在高维度,然而,我们需要仔细地规则化估计的做法避免overfitting或噪声储积和构想好计算算法 (Khalili和陈2007年; Sta¨dler等, 2010年)
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