本文回顾了理论和实验数据建模,在大规模数据密集型领域,有关:(1)模型的效率,包括计算要求的学习,和数据密集型地区结构和设计,并介绍(2)新算法方法最少的内存需求和处理以减少计算成本,同时保持/提高预测/分类精度和稳定性。