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| 2015/05/13 14:33:53瀏覽23｜回應0｜推薦0 | |
 為了63的63位獲獎者的估計範圍從一個超過9次的Converse（對可能結果的總數）7400000000個（假設沒有16號種子隊將擊敗1號種子隊，從未在男子組發生）。儘管長期的可能性，提供更多的興趣比通常產生在完美的支架的創建。雖然運氣可能發揮多大作用，在確定獲獎者很難的數學，它不停的統計學家和數學家嘗試他們的手在最終生成演算法。 一個網站，甚至提供了一個獎，但明顯低於1000000000美元，為表現最好的預測模型。好消息是，有人將在事實上贏得15000美元，比賽的贊助商，英特爾，提供了。但鞋的並不是一般的游泳池。鞋是一個資料愛好者和專家要用自己的能力對對方的機會贏得一些公司尋求通過眾包解決問題獎網站。和獲獎不是最好的支架，但該模型表現最好，在整個比賽。競爭對手使用他們的模型指定一個似然得分對每個可能的組合，所以支架破壞破壞不完全擊倒你的焦點。 將資料科學家，說不像籃球挑戰賽，在比賽的大部分他們的主機，像亞馬遜和大公司想解決實際問題。一，保險公司想預測可能的保險賠付根據事故車的特點。獎品通常是25000美元左右，鞋說，雖然最大的是3000000美元。在一個競爭的過程，競爭對手都能看到他們的模型站在排行榜，這顯示他們的得分和排名。而來自不同領域的人競爭鞋Converse 鞋，說有一個共同的主題：“操縱資料，利用預測建模的能力。“有很多網站上的學生利用合作機會和學習，再加上“物理學家，計量經濟學，統計，精算師，生意人。”儘管比賽獎品，更是一個愛好比大多數人的收入來源。“這是採購人群冰冷的現實，“鞋說。“它每小時的基礎上幾乎是不可能的…付出的人如果你做實際的數學和計算的預期值和所有的東西，你會發現它是不值得的只是單獨的獎品。” 在鞋的問題最需要所謂的“大資料”來解決。這種方法是有用的，是“資料饑餓的問題，“鞋說，這意味著他們將“你吃了越來越多的資料提高。”這樣的一個例子是一部電影的推薦引擎，如一個的使用。事實上公司舉行了一場類似於改all star善建議，並在2009獲得1000000美元的獎金。一個這樣的問題，鞋說，“非常微妙，”需要一個能把大量的參數模型。 然而，鞋認為，大資料的使用已經變得太時髦。“整個大資料的想法真的是在一個大的炒作週期，”主要由一個特定的軟體框架處理資訊，Hadoop。“這不是不一定有用，“鞋說，但當公司希望它能解決小問題，“誰是資料科學家和實際統計識字的人的笑，因為你不需要Hadoop做的大部分問題。”博伊德大衛斯，英特爾資料中心軟體部副總裁兼總經理，希望鞋的籃球比賽將有助於顯示大資料的潛力，企業還沒有擁抱它。“它仍然是很辛苦的，特別是對企業領導人，沒有技術的人，把他們的手臂，”大衛斯說。all star開始瘋狂三月括弧，其中很多人已經使用某種程度的統計和多個資料來源，是引入大資料概念的一個好方法。“鞋的競爭會給我們一個機會來展示一個更好的結果，希望，你可以如果你真的用了很多。 |
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