我遇到了一家做预测性建模的公司，他们说
因为我们的预测模型是 专注于您独特的业务 他们的要求和情况 可以适用于各种各样的 预测和预测活动 跨越众多问题类型和 域
我想知道Predicive模型是否针对每项任务进行了唯一编程，或者它们是一次编程并在任何地方使用。我有点困惑
答案 0 :(得分：1)
它有所不同：您可以拥有一个高度优化的预测模型，通过利用专门了解数据的内容，可以很好地执行特定数据集。例如，如果您正在对URL进行分析，并且每个URL都是一个字符串（最多255个字符），则每个（UTF 8）字符为8位或1个字节，因此您需要255个字节来存储每个URL。您可以使用像CityHash64这样的散列函数来散列每个URL，如果您现在能够存储8个字节而不是255个字节的URL。这可以内置到算法中，以使其使用更少的内存，这将允许它将更多的数据放入RAM中，并且可以使计算更快，但是这种类型的优化不能用于旨在支持各种各样的系统。数据类型。在一般情况下，您没有足够的领域知识来进行此类优化。
在该公司似乎所在的“对面”端，您将提供一个通用系统，该系统以特定格式接收数据并对数据应用预定义算法。您可能有一些参数允许您调整系统，以防您获得更多的域知识，但它将远远不能像获取URL的哈希值来减少3000％的内存使用量。提供这类服务的公司通常应用DRY principle，他们编码一次，他们尽可能多地重复使用代码（以节省资金和最大化利润）。他们可能会在他们的设置中做一些小的优化或调整，但他们通常会避免为特定客户编码算法。
这绝不能准确反映您所看到的公司正在做什么，但根据您的报价，这似乎是一个有效的假设。只是让人们明白，我没有通过判断：如果该公司正在推广，那么这是完全合理的，如果我的业务依赖于我为尽可能多的客户提供服务，那么我也会推广。