《地平线系列:大数据时代》的观后感大全

发布时间: 2021-01-07 09:42:01 来源: 励志妙语 栏目: 经典文章 点击: 107

《地平线系列:大数据时代》是一部由JohnFothergill执导,纪录片主演的一部英国类型的电影,特精心从网络上整理的一些观众的观后感,希望对大家能有帮助。《地平线系列:大数据时代》观后感(一):过去预测未来从数据中挖掘出各种各样的模式用于预测未来犯罪,个性化广告,金融等等,天文观测

《地平线系列:大数据时代》的观后感大全

  《地平线系列:大数据时代》是一部由John Fothergill执导,纪录片主演的一部英国类型的电影,特精心从网络上整理的一些观众的观后感,希望对大家能有帮助。

  《地平线系列:大数据时代》观后感(一):过去预测未来

  从数据中挖掘出各种各样的模式用于预测未来犯罪,个性化广告,金融等等,天文观测等等,数据挖掘的前景很光明,但bbc拍的还是不专业,犯罪预测的例子明显夸大了算法的成果,对比实验做的有点扯,警察去巡逻了当然犯罪率会下降啊。还是金融预测的那个例子说的在理:算法并不一定要预测的100%正确,只需要正确率比错误率高就有巨大利润的可能。

  印象最深的是数据挖掘第一人格兰特,从死亡人数统计中发现了这么多规律:男孩的出生率高于女孩,但男孩的死亡率同时也高于女孩,这就保证了性别的平衡。

  当数据大到任何一种模式都包括的时候,我们是不是只需要做过简单的统计推断就知道以后会发生什么了呢?什么SVM,Deep Learning, 逻辑回归,决策树,EM,最小二乘,矩阵分解,梯度下降等等估计都干不过贝叶斯了吧。又想起了瓦普尼克的那句话,all your bayesian belongs to us.

  《地平线系列:大数据时代》观后感(二):Big Data

  1.预测犯罪predictive policing ---human behavior.the data we create ourselves

  2. Professor Phil Beales ---John Graunt(约翰.格兰特,伦敦大学学院儿童健康研究所)---bubonic plague黑死病—

  3. 股票市场

  4.Mike Baker 收集行为数据,顾客的喜好,what people want to see? 广告

  Capture the vast dataset created by mobile computing买之前作出推荐

  Dr Bill Simmons DataXu;

  有太多的的选择,但是不可能跟每一个都实践一遍---决策论Decision Theory

  Right order: big decisions first, you will eliminate(淘汰) a lot of smaller decisions, and speed up the process

  《地平线系列:大数据时代》观后感(三):一般的科普片

  一、总体评价:从大数据科普的角度来说,是一部一般的纪录片。

  二、主要内容:

  1、如何预测城市犯罪?(算法:利用已有数据+预测模型)

  LAPD洛杉矶警局的犯罪数据,13 million recorded cases.

  UCLA的人类学教授,还是研究中国狩猎部落的人类学家。

  这个预测分析模型是怎么来的?地震分析预测模型,余震预测。

  人类自以为可以控制自己的行为,但实际上,人类行为有迹可循,犯罪分子更是如此。

  2、大数据广告推送

  通过收集个人消费者偏好,推送相对应的广告。

  因为不管消费者是否接受个人信息被采集,总会收到广告推送。

  既然这样,与其看到不喜欢又毫无意义的广告,还不如是消费者需要的商品的广告。

  3、金融quants.

  伦敦金融城,这部纪录片真的很古早了。

  随着科技的发展,如Nasdaq这种场外市场也是非常有序、有效的交易市场。居然还有人在场内大声吆喝着交易?

  City of Ludon,Quants。大量收集数据。

  ASA 的decison making theory,来帮助quants决定真正会对市场产生重大影响的信息。

  4、人类基因序列组

  5、天文学。

  作业完成部分,下次在写。

  《地平线系列:大数据时代》观后感(四):大数据中发现、预测、应用,主要讲讲预测

  本片讲了治安,医疗,金融,广告,航天,天文中通过大数据如何进行发现、预测、应用,这里主要讲讲预测。

  为什么能预测?预测基于可重现的假设。从历史数据分析重现概率从而推导后续可能发生的概率。这方法本身是一种概率比较大的预测法。

  为什么有些东西会重现?自然科学规律决定社会科学规律决定人的选择。自然科学具有最好的可重现性,比如日升日落,万有引力。今天有效明天是否会失效?有可能但失效概率很小,而且我们不得不相信它明天必然还有效,否则就陷入不可知状态,这正是奥卡姆剃刀的智慧之处。人与社会建于自然世界之上,依赖于自然世界并逐步改造它,因而也会呈现规律性(比如雨天和晴天人的心情和行为都会有所不同)但因其交互的复杂度很难发现社会行为的规律性。而大数据是一个突破口,当人及人类社会的各种属性和行为都数据化抽象出来,我们拿到大多数样本并通过计算机强大计算能力,我们可以先发现可重现的规律进而研究其内在原因。甚至不需知道原因也可以先进行应用查看效果。解决了复杂系统的研究问题。

  因而我们能发现社交网络上出现"感冒"字样的多少与流感传播的关系,或者女孩裙子长短与股市的关系。然而我们也需要担心,当对复杂系统的研究与介入较深时,是否本身变为复杂系统的一部分从而改变了它的规律呢?比如你根据历史发现地震后杂货店会有较大概率遭到抢劫,并提前巡逻和预防,然而本该发生的抢劫会否转移到居民楼中呢?这从另外一个角度似乎说明人类永远不可能完全认识世界达到神的全知,或许随着认识的增加,人与神的距离并没有因此缩小,反而拉大了。不过这并没有关系,犯罪率下降了,事情在朝着有利于我们的方向发展,这就够了。

  另外一个问题是人的自由意志,人在有自我意识之后就有一种自己能做选择的"自由意志"的感觉,个人认为自由意志确实存在,然而大多数时候人作出的最终选择又往往是潜意识作用的结果,因此大多数时候自由意志不起作用,这也是人类社会可预测的基础。通常只有在战胜痛苦与自我的时候,那种逆流而上的行为才是内在的自由意志,是人类与上帝与自然规律的对抗。

  《地平线系列:大数据时代》观后感(五):信息数据的巨大魔力

  网友都评论该片只是泛泛而谈,我觉得用我选修课概论来比喻它是再恰当不过了。可是短短的一个小时纪录片,只不过是想向我们传播一个理念罢了,并没有想说明深刻的意图吧。简单对该片做一个回顾:

  开篇介绍了预警系统(predictive policing)对打击洛杉矶地区犯罪的重要作用。专家用模拟预测地震的方程来预测犯罪频发的地方,预测有一定效果,巡逻使地区的犯罪率下降了。

  应用数据的第一人格兰特300年前否定了人们公认的一些观念,比如男孩出生率和死亡率都高于女孩,就保持了性别的平衡,被称为统计学和流行病学的奠基人。

  金融业的数据应用,大卫·哈丁,30年前将金融分析带入伦敦金融城交易大厅,并狠捞一笔。日程生活通通都可以用数据分析,比如咖啡。

  麦克·贝尔为了从广告中发现商机,联手美国研究火星探测漫游者(Mars Exploration Rover)的航天工程师的决策论(decision theory)判断消费者下一次的购买倾向来发现商机。

  医学领域的应用:分析患者使用手机的频率来判断病情,建立每个人的DNA数据库,攻破罕见病情难关。

  首个基于数据的科学—天文学,行星和恒星都有自己的运转规律。远离人类建在荒漠中的望远镜阵列,将成为人类最大的数据库,收集来自几亿年前的微弱信号。

  Data revoluation has arrived!

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