zw“小数据”理论也碰上了“黑天鹅”

4月上旬，在blog《大数据和高频量化交易 》，我们曾经说过:

实战测试，数据越多，反而会影响精度。目前个人数据分析的一个重点，就是“小”数据。老子《道德经·第六十三章》有云：天下大事，必做于细。

 
 我在一个blog上面也找到了数学支持,龙格现象，http://zh.wikipedia.org/wiki/龙格现象

 
 ：：维度越多，可供单一维度的数据量就也少，反而会影响分析结果.

才两个月，今天在csdn，zw的“小数据”理论，也碰到黑天鹅

《机器学习：更多的数据总是优于更好的算法吗？》

 
 http://www.csdn.net/article/2015-06-18/2825003

 
 Netflix公司工程总监Xavier
Amatriain认为，增加更多的样本到训练集很多时候并不会提高模型的性能，我们需要的是好的方法，来帮助我们理解如何解释数据，模型，以及两者的局限性，这都是为了得到最好的输出。 

自从4月，zw“大数据”系列blog发布以来，才两个月，仅仅与zw发布的blog相关的“黑天鹅”事件，就不下十余件

历史总是在不断重复

【黑天鹅才是新常态】

金融市场 大家都是大数据 会反向干扰态势的

现在（2015） 黑天鹅才是新常态

看看：石油价格 瑞士法郎 日元升值 光大砸盘
黄金狂跌

全部没节操 没下限

参见《大数据与黑天鹅等》

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vkxa.html