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  • “机器学习需要的数据量需要怎么” 这个问题经常让不少开发者非常苦恼。实际上,这个问题回答起来比看上去要复杂的多,因为其中要涉及到很多因素,比如你使用的模型类型,模型在实际业务中的用途等等。下面我们看...

    “机器学习需要的数据量需要怎么算”

    这个问题经常让不少开发者非常苦恼。实际上,这个问题回答起来比看上去要复杂的多,因为其中要涉及到很多因素,比如你使用的模型类型,模型在实际业务中的用途等等。下面我们看看围绕需要多少训练数据出现的痛点,然后探讨针对自己的项目需要多少训练数据。

    为何很难预估你的数据集大小?确定目标数据量的许多困难源于训练过程的目标。有很多文章都讲到了模型训练过程的工作原理,但要记住,我们训练的目的是构建一个能理解数据背后模式和关系的模型,而不仅仅是理解数据本身。收集数据时,我们需要确保所拥有的数据数量能教会算法数据中的关系,以及数据和结果之间的关系。

    这看起来很容易预测。但实际上机器学习项目的目标多种多样,可以产生大量的训练数据类型。因此,每个项目都有各自独特的多种因素,这使得提前计算数据需求变得非常困难,可能包括以下部分或全部内容:模型的复杂度:模型为完成任务而必须考虑的每个参数都会增加训练所需的数据量。例如,用于识别特定汽车品牌的模型具有少量的参数,主要与车辆的形状相关。而如果是一个必须从长远考虑汽车成本的模型,不仅要顾及到包括汽车品牌和状况的因素,还有经济和社会因素。由于这种复杂程度更高,第二个模型需要比第一个模型更多的数据。训练方法:由于模型必须理解更多的互连参数,由此导致的复杂性使得训练模型的方式也被迫发生改变。传统的机器学习算法使用结构化学习,这意味着它们很快就会出现附加数据投入产出比很低的情况。相反,深度学习模型可以找出自己的参数,并学习如何在没有结构的情况下进行改进。这意味着它们不仅需要更多的数据,而且还有更长的学习曲线,其中进一步增加数据具有积极的影响。因此,你使用的训练方法会导致对你的模型有用的训练数据量发生显著变化。标签需求:根据实际任务,我们会以不同方式注释数据点。这可能会导致数据生成的标签数量,以及创建这些标签所需的工作量发生明显变化。例如,如果我们有1000个输入数据句子用于情感分析,我们可能只需要将它们标记为正面情感或负面情感,因此每个句子产生一个标签。但是,如果对同样1000个句子进行注释用于实体提取,则可能需要为每个句子标记5个单词。尽管具有相同的原始输入数据,但是一个任务产生的标签比另一个任务多五倍。因此,我们准备数据的方式可能会影响项目所需的工作量和花费的成本。误差容忍度:模型在你的实际业务中的预期作用也会影响数据量。对于预测天气的模型,20%的误差率是可接受的,但如果用于检测有心脏病发作风险的患者,这个误差率万万不可。在边界案例方面的改进可以降低这种风险。如果你的算法具有高度风险规避或者对于项目能否成功至关重要,那么你需要的数据量会大幅增加,才能追求完美性能。输入的多样性:我们生活在一个复杂的世界中,可以向模型输入各种类型的输入数据。例如,聊天机器人必须能够理解各种语言,哪怕它们是用一系列正式,非正式甚至语法不正确的风格写就的。如果无法高度控制模型的输入,就需要更多数据来帮助你的模型在不可预测的环境中运行。从上面这些因素可以清楚地看到,我们需要的数据量取决于项目的独特需求和预期目标。最后,项目负责人必须自己平衡这些因素,并提出自己的目标。那么有没有什么方法呢?有,接下来就看看有哪些方法可以帮我们在刚开始时确定所需的数据量。我们该如何计算数据需求?确定任何给定算法所需的确切数据数量可能无法做到。

    幸好,基于整体预估的方法能帮你分析项目的训练数据需求量,以下两种方法均可:10 倍法则:一个常见的经验法则是模型通常需要超出其自由度 10 倍的数据量。这里的自由度可以是影响模型输出的参数,是数据点的一个属性,或者更简单地说,是数据集中的列。10 倍法则的目标就是是抵消这些组合参数为模型输入带来的变化。对于复杂模型而言,这可能没有帮助。但是,这条法则能让我们快速估算数据集的数量,保证项目保持运行。学习曲线:如果你已经有一些数据并希望根据更多事实情况做出决策,可以考虑创建一个研究示例,根据数据集的大小来评估模型的能力。通过把结果绘制在图表上,你应该能够找出数据集大小与模型能力之间的关系,同时还要确定什么时候添加更多数据的收益会不断递减。这种方法需要更多人力工作,包括创建一些逻辑回归问题,但至少比简单一猜要靠谱得多。通常,最好在刚开始时用手头已有的数据训练模型,在你认为有必要时再添加更多数据。

    一旦项目取得一些结果,你对数据的需求会越来越明显。不过,有些朋友还是希望能在项目开水前有个确切的数字,下面是我们在网上找到的项目数据集大小的一些估计。也许这些例子能让你对自己项目所需的数据集大小心里有个数。数量 VS 质量数据的局限性也会是模型的局限性。但是,在所有关于你需要多少数据的讨论中,不要忘记这条也适用于数据质量和数量。对于模型来说,一百万个混乱的数据反而不如 100 个干净数据,后者实际上更有助于算法达成目标。无论你正在搭建什么样的模型,都要确保正在使用的数据能为你提供坚实的基础和最佳的成功机会。

    此前知名机器学习博主 Jason BrownLee 曾发过一篇文章探究机器学习究竟需要多少训练数据:https://machinelearningmastery.com/much-training-data-required-machine-learning/

    在文中,Jason Brownlee 也认为训练机器学习模型需要多少数据要根据很多因素,比如:问题的复杂程度机器学习算法的复杂程度Jason BrownLee 也根据自己从事机器学习研究的经历,分享出了一些估算训练数据数量的经验:使用统计学启发式搜索来计算样本数量,其中要考虑到类的数量、输入特征的数量以及模型参数的数量。非线性算法往往需要更多数据。一般把复杂的机器学习算法称为非线性算法,它们可以学习输入和输出特征之间复杂的非线性关系,但也需要更多的训练数据。Jason认为,对于简单的线性算法,每个类需要几百个训练样本,对于复杂的非线性算法,每个类需要几千个训练样本。

    参考自如下作者:
    作者:景略集智
    链接:https://www.zhihu.com/question/63304628/answer/538598523
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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  • sqlite是款不错的数据库,使用方便,不需要事先安装软件,事先建表。很多人担心它的性能和数据...Access不能真正意义上的数据库,但是Access是前台和后台在一起,对用户还是有其优点。 SQLite,是一款轻型的数据

    本文是转载自:http://fairysoftware.com/sqlite_shu_ju_ku.html

    sqlite是款不错的数据库,使用方便,不需要事先安装软件,事先建表。很多人担心它的性能和数据存储量问题。

    比如有的网友问:Sqlite数据库最大可以多大呀?会不会像acc数据库那样,几十MB就暴掉了?
    不会的,放心用SQLite, 这是两个数量级的东西, 看下面的说明。
    Access不能算真正意义上的数据库,但是Access是前台和后台在一起,对小用户还是有其优点。
    SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多程序语言相结合,比如 Tcl、C#、PHP、Java等,还有ODBC接口,同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲,它的处理速度比他们都快。SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。 至今已经有14个年头,SQLite也迎来了一个版本 SQLite 3已经发布。

    根据SQLite的官方提示:

    https://www.sqlite.org/limits.html
    SQLIte数据库最大支持128TiB(140 terabytes, or 128 tebibytes, or 140,000 gigabytes or 128,000 gibibytes).

    此外,关于性能。本人也在网上查了大量资料:
    在2011年,有网友发表观点:
    “不得了了,在7G文件大小下,6千万条记录的有索引某个表中,查询条件如果是索引字段,不管什么位置,查询都不要1ms时间。”
    “但如果查询条件不是索引字段的话,最后一条记录的查询竟然需要589秒啊,不是ms啊。在1千万条记录前插入1百万条记录需要120秒,在6千万条记录后插入1百万条记录需要156秒。“

    SQLite极致性能提升方法:
    关闭同步,Synchronous=Off,提升性能。添删改操作时不必同步等待写入磁盘,操作系统会延迟若干毫秒批量写入
    设置WAL模式,Journal Mode=WAL,减少锁定。写入向前日志模式,避免多线程访问时锁定数据库,写入时不必使用排它锁影响其它线程读取,而是把事务操作写入到WAL文件中,延迟合并
    加大缓存,Cache Size=5000,提升性能。操作系统通过文件映射MapFile把整个数据库文件映射进入内存,实际查询时会把用到数据所在附近页预先加载进入缓存,极大提升查询性能
    插入速度 5000~16000tps,依赖CPU,HDD/SSD差别不大,主要受限于SQLite.Data.dll的Prepare
    查询速度 非首次查询,缓存命中以后,索引查询基本上都是毫秒级。数据库较大则相应加大缓存,速度不变。
    查记录数 单表数据超过一千万行以后,尽量不要使用Select Count,否则可能需要十几秒到半分钟的样子才能返回。NewLife.XCode封装了'Meta.Count'

    当然,SQLite不适合多线程高并发写入,多线程高并发读取倒是非常不错。
    因为数据库就在进程内,高并发读取一般比其它RDS要快一大截。
    总的来说,SQLite数据库甭管多少数据多大库文件,只要配置得当,内存管够,性能不是太大问题!

    SQLite大数据测试
    为了验证SQLite的性能巅峰,我们来做一个大数据测试。
    模拟每天4亿票销售订单,分表分库,每天一个数据库文件,有订单号、部门节点、时间等。
    1, Test项目生成4亿行订单数据,主键自增ID,订单号建立索引,文件大小26.5G
    2, Web项目,魔方+XCode,首次查询较慢,约427毫秒,需要预热
    不同机器的首次查询时间偏差比较大,最大可能达到几秒钟
    本机第一次启动该项目时,魔方需要从公网下载SQLite驱动文件以及样式资源文件
    3, 第二页,99毫秒,操作系统文件映射缓存生效
    4, 第20000页,147毫秒,系统缓存依然生效
    5, 第200000页,32021毫秒,距离太远,文件系统缓存没有命中
    6, 第200001页,867毫秒,缓存命中
    7, 查询一个中间订单号000199999980,20毫秒,索引命中
    显然,只要有索引,多大数据都不怕。
    8, 本地内存占用150M。虽然整个数据库26.5G,但操作系统只会加载需要部分
    对于重要程度不是特别高的场合,可以大量使用SQLite库保存历史数据,平时用不到的时候只占硬盘,不占内存
    9, 记录数Select Count(select count(*)from xxx),362058毫秒,约6分钟,超级慢,这建议进行这种操作。

     

    sqlite text最大长度

    text存储可变长度的非Unicode数据,最大长度为2^31-1(2,147,483,647)个字符。

    理论上,TEXT可以存储的字符串长度为2^31-1(2,147,483,647)个字符,按英文字符来算的话就是 2G大小但是,Cursor 在获取超过2M 大小数据的时候,会报异常。所以处理方式用字符串截取的方式来处理。

     

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  • 很多人担心它的性能和数据存储问题。 比如有的网友问:Sqlite数据库最大可以多大呀?会不会像acc数据库那样,几十MB就暴掉了? 不会的,放心用SQLite, 这是两个数量级的东西, 看下面的说明。 Access不能真正意义...

    sqlite是款不错的数据库,使用方便,不需要事先安装软件,事先建表。很多人担心它的性能和数据存储量问题。

    比如有的网友问:Sqlite数据库最大可以多大呀?会不会像acc数据库那样,几十MB就暴掉了?
    不会的,放心用SQLite, 这是两个数量级的东西, 看下面的说明。
    Access不能算真正意义上的数据库,但是Access是前台和后台在一起,对小用户还是有其优点。
    SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多程序语言相结合,比如 Tcl、C#、PHP、Java等,还有ODBC接口,同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲,它的处理速度比他们都快。SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。 至今已经有14个年头,SQLite也迎来了一个版本 SQLite 3已经发布。

    根据SQLite的官方提示:http://www.sqlite.org/limits.html
    SQLIte数据库最大支持128TiB(140 terabytes, or 128 tebibytes, or 140,000 gigabytes or 128,000 gibibytes).

    此外,关于性能。本人也在网上查了大量资料:

    在2011年,有网友发表观点:
    “不得了了,在7G文件大小下,6千万条记录的有索引某个表中,查询条件如果是索引字段,不管什么位置,查询都不要1ms时间。”
    “但如果查询条件不是索引字段的话,最后一条记录的查询竟然需要589秒啊,不是ms啊。在1千万条记录前插入1百万条记录需要120秒,在6千万条记录后插入1百万条记录需要156秒。“

    SQLite极致性能提升方法:
    关闭同步,Synchronous=Off,提升性能。添删改操作时不必同步等待写入磁盘,操作系统会延迟若干毫秒批量写入
    设置WAL模式,Journal Mode=WAL,减少锁定。写入向前日志模式,避免多线程访问时锁定数据库,写入时不必使用排它锁影响其它线程读取,而是把事务操作写入到WAL文件中,延迟合并
    加大缓存,Cache Size=5000,提升性能。操作系统通过文件映射MapFile把整个数据库文件映射进入内存,实际查询时会把用到数据所在附近页预先加载进入缓存,极大提升查询性能
    插入速度 5000~16000tps,依赖CPU,HDD/SSD差别不大,主要受限于SQLite.Data.dll的Prepare
    查询速度 非首次查询,缓存命中以后,索引查询基本上都是毫秒级。数据库较大则相应加大缓存,速度不变。
    查记录数 单表数据超过一千万行以后,尽量不要使用Select Count,否则可能需要十几秒到半分钟的样子才能返回。NewLife.XCode封装了'Meta.Count'

    当然,SQLite不适合多线程高并发写入,多线程高并发读取倒是非常不错。
    因为数据库就在进程内,高并发读取一般比其它RDS要快一大截。
    总的来说,SQLite数据库甭管多少数据多大库文件,只要配置得当,内存管够,性能不是太大问题!

    SQLite大数据测试
    为了验证SQLite的性能巅峰,我们来做一个大数据测试。
    模拟每天4亿票销售订单,分表分库,每天一个数据库文件,有订单号、部门节点、时间等。
    1, Test项目生成4亿行订单数据,主键自增ID,订单号建立索引,文件大小26.5G
    2, Web项目,魔方+XCode,首次查询较慢,约427毫秒,需要预热
    不同机器的首次查询时间偏差比较大,最大可能达到几秒钟
    本机第一次启动该项目时,魔方需要从公网下载SQLite驱动文件以及样式资源文件
    3, 第二页,99毫秒,操作系统文件映射缓存生效
    4, 第20000页,147毫秒,系统缓存依然生效
    5, 第200000页,32021毫秒,距离太远,文件系统缓存没有命中
    6, 第200001页,867毫秒,缓存命中
    7, 查询一个中间订单号000199999980,20毫秒,索引命中
    显然,只要有索引,多大数据都不怕。
    8, 本地内存占用150M。虽然整个数据库26.5G,但操作系统只会加载需要部分
    对于重要程度不是特别高的场合,可以大量使用SQLite库保存历史数据,平时用不到的时候只占硬盘,不占内存
    9, 记录数Select Count(select count(*)from xxx),362058毫秒,约6分钟,超级慢,这建议进行这种操作。

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  • 前几天,写过一篇关于相关分析的的文章,很多人都看到了并有很多人在咨询关于这篇文章的一些内容,相关...今天这里不谈偏相关分析,以为网友给我截图,问我下面的成交相关系数的是怎么出来的,其实这个就是复相...

     

    前几天,写过一篇关于相关分析的的文章,很多人都看到了并有很多人在咨询关于这篇文章的一些内容,相关分析是一类很有用的分析方法,如之前所提到的,相关分析由三部分组成,前几日的文章是讲了其中第一部分,第二部分是偏相关分析,第三部分就是复相关分析,说白了其实就是相关分析变量的多少来确定这三部分的。今天这里不谈偏相关分析,以为网友给我截图,问我下面的成交量相关系数的是怎么算出来的,其实这个就是复相关的典型应用,多变量的相关分析。插一句,该图来自于腾讯大讲堂15-市场研究及数据分析理念及方法概要介绍。大家如果需要,请到百度文库或者联系我都OK。

    今天将通过Excel和SPSS向大家说说怎么来进行多变量的相关分析,既然是游戏数据分析,那么自然少不了如何利用游戏数据实现多变量的相关分析。在游戏数据分析方面,很多的数据都可以进行相关分析,比如界面按钮的点击次数,今天我们选取游戏道具的购买量进行相关分析。

    我们知道游戏道具非常多,换句话说如果进行相关分析,尽管相关分析可以满足我们的计算要求,但是对于我们后期的评估和决策带来非常大不便利,所以这里建议大家做道具的相关分析先进行道具分类,比如FPS游戏中把AK47,M4A1归类为突击步枪,或者再高一个类别,武器,这样在不同的分类维度下进行相关分析,便于我们从不同的高度和角度来进行分析和决策。以下所示为示例数据(模拟),可以看到有7个品类的道具,从101-107,取出来共计10周的数据。

    下面我们来看如何通过Excel进行多变量的相关分析。如何打开数据分析,选择相关分析,在上次文章已经提到了,这里不再累述,这里打开一下的对话框。

    选择数据,数据区域选择B1:H1,选择好输出区域,点击确定,得到如下的相似矩阵:

    有关这个矩阵的分析稍后在说完SPSS的操作再讲解,下面看看SPSS如何进行相关分析。在SPSS中,有专门的模块进行多变量的相关分析。SPSS中针对相关分析的三部分设置了三部分模块进行独立的分析。多变量的相关分析在SPSS中叫做距离分析,相对偏相关分析通过控制一些被认为次要的变量的影响得到两个变量之间的相关系数,距离分析解决的问题更加复杂,因为实际应用时每一个变量都携带了一定的信息,但是彼此在某些方面又是重叠的,举个例子,比如有个变量叫做突击步枪,突击步枪的销售量代表了AK47,M4A1等突击步枪的销售情况和信息,同时突击步枪也属于武器类别,与机枪等类别又有交叉,因为机枪和突击步枪都属于武器类别。

    距离分析是对变量之间相似或者不相似程度的测度,通过计算一对变量之间的广义距离,将距离较小的变量归为一类,距离较大的变量归为其他类,这也是为聚类分析、因子分析打下基础。有关距离分析的更多详细内容这里不再累述,大家可以自己百度。

    具体操作如下,首先看到SPSS中展示的数据,此为101-107系列道具的销售量:

    之后选择分析|相关|距离界面,选择界面如下所示:

    弹出对话框,如下所示,将var101-var107选入变量框中,此处最少包含两个变量。

    计算距离包括两个两选择项,个案间和变量间,表示输出结果是个案或者变量间距离分析值。度量标准包括不相似性和相似性两个选项以及一个度量按钮。不相似性表示测度方法为不相似性测度。此时如果点击度量,弹出来距离:非相似性度量对话框,如下图所示:

    有关该方面知识在这里不作解释和阐述,主要来看距离:相似性对话框的设置,首先如下图所示:

    度量标准选择区间|Pearson相关性,转换值标准化|Z得分,其他的选项默认就可以了,这里简单解释一下几个选择的含义。Pearson相关性表示两个值矢量之间的积矩相关性,是定矩数据的缺省相似性测量。转换值是在计算距离之前对变量进行标准化的方法,这里使用Z得分,Z得分表示将值标准化到均值为0且标准差为1的Z得分,但同时注意标准化要指定标准化对象,这里是变量。

    在完成以上的设置后,点击确定将会输出结果,上面的为案例处理摘要,下面的为距离分析的近似矩阵。

    下面我们结合Excel和SPSS的分析结果来具体分析一下,在Excel的分析结果中,我们发现105系列道具相关性最弱,那么这个品类就需要我们去进一步探究一下。从SPSS的结果来看,105系列道具确实相关性系数较低,其次是103系列道具相关系数也比较低,但是从总体的Excel和SPSS分析结果来看,101与106、102与106、103与105、104与106、107与102相关性很高,这就是我们得出的结论,最后我们来看看这几个类别道具具体指的是什么:

    101:突击步枪

    102:冲锋枪

    103:机枪

    104:狙击步枪

    105:shouqiang

    106:投掷武器

    107:近战武器

    故而从这里我们再来看一下,大概了解了FPS游戏的玩家作战配置,突击步枪+投掷武器;冲锋枪+投掷武器;机枪+投掷武器;狙击步枪+投掷武器;冲锋枪+近战武器。当然这种配置不是绝对的,还要考虑游戏本身在这方面的设计情况,比如很多游戏主武器是突击步枪,副武器是冲锋枪,这种情况是要结合业务来考虑,而最终我们通过分析得出的结果,也要根据具体的需要进行筛选和调整。

    以上是相关性分析的最复杂的一部分,希望解决一部分网友的疑问,这种方法的参考性和实际利用性还需要进一步检验和证明,属于探索内容,请使用者慎重考虑。

    参考:

    SPSS统计分析从入门到精通 陈胜可著

    SPSS18官方文档

    转载于:https://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2012/04/14/2447563.html

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