微软亚洲研究院副研究员,主要从事分布式机器学习和深度学习的研究工作,并在国际会议上发表多篇论文。2014年设计开发了当时规模最大的主题模型算法和系统LightLDA。他还开发了一系列分布式机器学习系统,并通过微软分布式机器学习工具包(DMTK)开源在GitHub上。 分布式机器学习:算法、理论与实践 电子书 图书目录 下载链接在页...
接下来的三章是对前面内容的总结与升华。其中第9章介绍由分布式机器学习框架中不同选项所组合出来的各式各样的分布式机器学习算法,第10章讨论这些算法的理论性质,第11章则介绍几个主流的分布式机器学习系统(包括Spark MLlib 迭代式MapReduce系统,Multiverso参数服务器系统,TensorFlow数据流系统)。最后的第12章是全书的...
本书的目的是向读者全面展示分布式机器学习的现状,深入分析其中的核心技术问题,并且讨论该领域未来发展的方向。本书既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献,也可以作为人工智能从业者进行算法选择和系统设计的工具书。 下载地址 Txt格式下载 兼容性最好的txt格式,支持所有设备 ...