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可扩展机器学习——梯度下降(Gradient Descent)

机器学习分布式

注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。这部分本应该加上实验的部分，实验的部分在后期有时间再补上。可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分：概述 - Spark分布式处理 - 线性回归(linear Regression) - 梯度下降(Gradient Descent)

2018-03-20

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可扩展机器学习——分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction)

机器学习分布式

注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。这部分本应该加上实验的部分，实验的部分在后期有时间再补上。可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分：概述 - Spark分布式处理 - 线性回归(linear Regression) - 梯度下降(Gradient Descent)

2018-03-20

1K0

可扩展机器学习——Spark分布式处理

机器学习 spark 分布式

注：这是一份学习笔记，记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容，英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记，对原来教程中的内容进行了梳理，有些图也是引用的原来的教程，若内容上有任何错误，希望与我联系，若内容有侵权，同样也希望告知，我会尽快删除。可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分：概述 Spark分布式处理线性回归(linear Regression) 梯度下降(Gradient Descent) 分类——点击率预测(Click-through Rate Prediction) 神经

2018-03-19

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