机器学习理论(二)简单线性回归 小小 机器学习—线性支持回归SVR DataD...发表于数据分析与... 机器学习中如何处理非数值型的特征 前言传统的机器算法一般处理的是结构化数据,而结构化数据中往往包含以下几种类别: 传统的机器学习算法 SVM,LR,lightgbm,xgboost等 结构化数据类别 Categorical,类别型变量 Numeric,… 鱼...
而分布式机器学习则不然,它更像是一个系统工程,涉及数据、模型、算法、通信、硬件等许多方面,这更增加了系统了解这个领域的难度。刘铁岩博士和他的合作者的这本书,从理论、算法和实践等多个方面,对这个新的重要学科给出了系统、深刻的讨论,对整个机器学习、大数据和人工智能领域都是很大的贡献。我看了这本书受益...
最后的第12章是全书的结语,在对全书内容进行简要总结之后,着重讨论分布式机器学习这个领域未来的发展方向。 本书基于微软亚洲研究院机器学习研究团队多年的研究成果和实践经验写成,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。 人工智能大潮中,市场上已...
《分布式机器学习:算法、理论与实践》作者:机械工业出版社,出版社:2018年10月 第1版,ISBN:89.00。人工智能和大数据时代,解决最有挑战性问题的主流方案是分布式机器学习!本书旨在全面介绍分布式机器学习的
而分布式机器学习则不然。它更像是一个系统工程,涉及到数据、模型、算法、通信、硬件等许多方面。这更增加了系统了解这个领域的难度。刘铁岩博士和他的合作者的这本书,从理论、算法和实践等多个方面对这个新的重要学科给出了系统、深刻的讨论。这无疑是雪中送炭。这样的书籍在现有文献中还难以找到。对我个人而言...
编者按:人工智能和大数据时代,分布式机器学习解决了大量最具挑战性的问题。为了帮助机器学习从业者更加深入地了解分布式机器学习领域的基本框架、典型算法、理论和系统,帮助大家在这个领域打下扎实基础,微软亚洲研究院机器学习核心团队撰写《分布式机器学习:算法、理论与实践》一书,全面介绍了分布式机器学习的现状,深入分析其中...
《分布式机器学习:算法、理论与实践》电子书资料全面介绍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的发展方向。 我认为第3章到第8章是核心,讲解分布式机器学习的框架及其各个功能,分别针对其中的数据与模型划分模块、单机优化模块、通信模块、数据与模型聚合模块加以介绍。最有用的是第9章,学...
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刘铁岩博士是机器学习与信息检索领域的国际著名专家,带领的微软亚洲研究院机器学习研究团队成果斐然。此次他们基于分布式机器学习方面的丰富经验推出《分布式机器学习:算法、理论与实践》一书,将是希望学习和了解分布式机器学习的中文读者的福音,必将有力促进相关技术在我国的推广和发展。