一：学习大数据集 讲述能够处理海量数据的算法 思考：为什么要使用海量数据集呢？要知道获取高性能的机器学习系统途径是采用低偏差的学习算法，并用大数据进行训练。 低偏差：表明期望输出和真实标记之间误差小，学习算法拟合能力更强 高偏差：表明期望输出和真实标记之间误差大，学习算法拟合能力较差 低方差：表明训
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2020-05-25 22:33:00
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继续是机器学习课程的笔记，本节内容主要是介绍大规模机器学习的内容。
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2021-09-04 21:52:25
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文章目录并行分布式计算 并行算法常用设计技术划分设计技术均匀划分 - PSRS方根划分- Valiant 归并算法对数划分功能划分分治设计技术双调归并网络凸包问题平衡树设计技术求最大值前缀和倍增设计技术表序问题流水线设计技术卷积 并行分布式计算 并行算法常用设计技术这里讲了很多经典并行算法~划分设计技术均匀划分 - PSRS 个元素， 台处理器，直接将 个元素分割为 端，每段含 MIMD 模
文章目录1 学习大数据集2 随机梯度下降3 MINI-Batch 梯度下降4 随机梯度下降收敛5 在线学习6 MAP Reduce1 学习大数据集2 随机梯度下降3 MINI-Batch 梯度下降4 随机梯度下降收敛5 在线学习6 MAP Reduce...
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2021-06-10 17:03:02
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有的时候数据量会影响算法的结果，如果样本数据量很大，使用梯度下降优化参数时，一次调整参数需要计算全量的样本，非常耗时。如果训练集和验证集的误差像左边的图形这样，就可以证明随着数据量的增加，将会提高模型的准确度。而如果像右边的图，那么增加样本的数量就没有什么意义了。
因此可以考虑缩小m的使用量，可以使用随机梯度下降。随机梯度下降的过程是：随机打散所有的样本，然后从第一个样本开始计算误差值，优化
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2018-08-05 08:43:03
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本文根据智轴科技CEO兼首席科学家夏粉老师在DataFun AI Talk中分享的“大规模机器学习与AutoML技术”主题报告编辑整理而成。今天分享的内容包括：简要介绍搜索广告中的机器学习，包括搜索广告的应用场景、点击率(CTR)预估问题、搜索广告机器学习流程及其关键技术(特征选取、特征生成、模型训练等)；以及机器学习的发展。1. 首先以实例形式介绍一下广告场景上的机器学习问题。如下图所示，在百度
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2021-03-30 16:07:58
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17.1大型数据集的学习 首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效： 高方差时（交叉验证集误差减去训练集误差大时）增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效，右图无效。 17.2随机梯度下降法 随机梯度下降法是只使用一个样本来迭代，其损失函数为： 迭代过程为： 特点： (1)计算量小，迭代速度快
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2022-06-27 20:01:09
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1. 大型数据集的学习2. 随机梯度下降3. 小批量梯度下降4. 随机梯度下降收敛5. 在线学习6. 映射化简和数据并行1. 大型数据集的学习 " It’s not who has the best algorithm that wins. It’s who has the most data. " 所以说，要想得到一个高效的机器学习系统的最好方式之一，就是用一个低偏差的学习算法，然后用很多数据来训练它。 但是用很大的数据集也有自己的问题，特别是计算量的问题。假设训练集大小为m=100,000.
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2021-05-20 07:08:29
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原理可参考： tigerqin1980：干货|十分钟快速get蚁群算法（附代码）zhuanlan.zhihu.com
对于31城市的最短路径的得出可行的较优解，有很多种方法可以实现。上一期做了关于退火算法的实现，整体表现不错。那么我们也来看看同样问题下蚁群算法的表现吧。关于上期退火算法： lee：退火算法-求解TSP问题的前端可视化实现zhuanlan.zh
监督学习的可行性依赖于下面的关键问题：由N个独立同分布的样本(X1，D1),(X2,D2),…,(
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2022-07-18 16:03:06
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如何支持大规模离散DNN一直是工业界面临的难题2012年 ICML 的《Deep Networks for Predicting Ad Click Through Rates》embeddingEmbedding的思路追溯了Hinton 1986的论文《Learning distributed representations of concepts》，从Mikolov的Word2vec
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2024-03-04 06:08:05
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文章目录十七、大规模机器学习17.1 大型数据集的学习17.2 随机梯度下降法17.3 随机梯度下降收敛17.4 小批量梯度下降17.5 在线学习17.6 映射化简和数据并行十七、大规模机器学习17.1 大型数据集的学习大型数据集的学习带来的是计算问题；本章学习如何处理上亿级别的大型数据集；17.2 随机梯度下降法本节问题：随机梯度对比于普通梯度下降法，改进在哪？批量梯度下降： ~~~~~~  
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2022-01-04 09:40:11
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本书介绍当今组织创建的分析和机器学习(ML)模型有一半以上从未投入生产环境。现实存在很多技术性的挑战和障碍，不能在实际生产环境中部署模型。这本书介绍了MLOps的关键概念，以帮助数据科学家和应用工程师不仅操作ML模型来推动真正的业务变化，而且随着时间的推移维护和改进这些模型。通过基于世界各地大量多层操作系统应用的经验教训，九位机器学习专家提供了模型生命周期五个步骤的见解-构建、预生产、部署、监控和
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2022-11-30 14:54:09
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『』原创作者：张云天，王飞龙，孙楚天，杨李平，曲晨辉编者按针对旅行商问题 (Traveli
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2022-08-22 06:55:45
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魂牵梦萦fdsa
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2012-07-20 19:38:38
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Fregata是TalkingData开源的一个基于Spark的轻量级、超快速的大规模机器学
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2023-06-14 17:37:28
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Spark官方文档 - 中文翻译Spark版本：1.6.0转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/1 概述(Overview)2 引入Spark(Linking with Spark)3 初始化Spark(Initializing Spark)3.1 使用Spark Shell(Using the Shell)4 弹性分布式数据集(RDDs)4.4.1 如何选择
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2017-07-03 11:14:15
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相信学过算法的童鞋都听说过一个很经典的问题：TSP问题，这个问题是NP问题，无法在多项式时间内进行求解。当问题规模较小时，还可以用穷举的方法进行求解，但是当城市一旦变多，穷举的时间将会指数级增加。就算采用启发式搜索，估计也很难求解。但是这个问题是可以尝试解决的，人工智能给我们提供了强大的武器，也许尽管无法求得全局最优解，但我们也能得到一个很不错的解。最主要的是，我们可以在可以忍耐的时间内得到一个解
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2024-08-10 07:41:47
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何为大规模机器学习毫无疑问，我们已经迈入人工智能时代，机器学习几乎渗透了我们日常生活和工作的方方面面，创建深度学习模型越来越容易，但大规模工业部署却依然没有那么容易，第一现在模型变得越来越大，越来越深，需要强大算力和海量的数据才能够支撑训练出更好的模型；第二模型训练出来需要在推理的时候高效的执行才能真正让模型落地，这个里面就需要非常多系统工程优化，以及模型和工程一起的协同优化。当然并不是模型越大，
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2021-03-30 16:23:44
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https://v.qq.com/x/page/i0554juq70r.html 页面越简洁越好？对于一个互联网产品来说，是不是越简洁越好呢？微软的必应搜索原来的界面非常混杂，后来为了让页面更加简洁，他们把所有浏览器自带的广告全部屏蔽，只保留原始的自然搜索结果以及少量它们自己的搜索广告。就在那一年，整个必应的搜索广告收入提升了47%。但是也有反例。2014年的亚马逊和如今的京东淘宝都差不多，是一个
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2021-05-06 21:26:06
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