《分布式机器学习：算法、理论与实践》是2018年机械工业出版社出版的图书，作者是刘铁岩、陈薇、王太峰和高飞。该书旨在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。内容简介 本书旨在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。
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...
《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...
所属分类:图书>计算机/网络>程序设计>算法 本商品暂无详情。 价格说明 当当价:为商品的销售价,具体的成交价可能因会员使用优惠券、银铃铛等发生变化,最终以订单结算页价格为准。 划线价:划线价为参考价,划线价格可能是图书封底定价或该商品曾经展示过的销售价等,由于地区、时间的差异化和市场行情波动,划线价可能会...
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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 ...
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。