机器学习数据规模？

各位
1. 各种机器学习算法支持的数据规模都在什么量级或者规模？
2. 平时工作中处理数据源以什么居多？多少量级的数据一般？
方便的话麻烦大神们捎带上所述行业，谢谢
泛泛的回答或者一堆连接就不必了，就是想知道实际处理的情况

1. 各种机器学习算法支持的数据规模都在什么量级或者规模？
什么数量级这个看公司的，有的万亿量，就训练模型来讲TB量级足以。当然也有更少的，数据越多，越准确些。
2. 平时工作中处理数据源以什么居多？多少量级的数据一般？
数据源是多种多样的，比如有的直接获取用户请求，用的直接分析日志。关键他们分析的是什么，用来做什么。比如京东，会分析用户点击，推荐感兴趣内容。比如谷歌联盟，根据用户行为，推荐对用户有用的广告等。

yaojiank 发表于 2017-4-6 09:54
1. 各种机器学习算法支持的数据规模都在什么量级或者规模？
什么数量级这个看公司的，有的万亿量，就训练 ...

以TB级别来讲的话，比如SVM和LR，比较好的算法能执行多久出结果呢一般？SPSS这类傻瓜软件，一般能支持跑多大的数据量

zeus_lhl 发表于 2017-4-6 10:36
以TB级别来讲的话，比如SVM和LR，比较好的算法能执行多久出结果呢一般？SPSS这类傻瓜软件，一般能支持跑 ...

以TB级别来讲的话，比如SVM和LR，比较好的算法能执行多久出结果呢一般？SPSS这类傻瓜软件，一般能支持跑多大的数据量

SVM在小样本训练集上能够得到比其它算法好很多的结果
SVM对小样本的寻优能力是非常好的，无可置疑。对于数据量大的话，也是可以的。但是其优势就没有那么明显了。

LR案例比较多，其中比较有名的是，腾讯的广点通。
时间的长短，其实楼主不需要太在乎，这些都是外在的。需要硬件配置，人员技术，才能确定时间。比如腾讯只需要十几分钟，来更新增量模型。时间太长的话，推荐的实时性也就差了。所以要想发挥作用，当然时间越短越好。

下面示例，可以供楼主参考



更多内容，推荐参考下面内容
pdf下载
链接：http://pan.baidu.com/s/1jIPvGxw 密码：8huc