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  • 正版 大规模机器学习:并行和分布式技术:parallel and distribute
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    • 作者: [美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特著 | [美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特编 | [美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特译 | [美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特绘
    • 出版社: 国防工业音像出版社
    • 出版时间:2020-09
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    • 作者: [美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特著| [美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特编| [美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特译| [美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特绘
    • 出版社:国防工业音像出版社
    • 出版时间:2020-09
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:574.0
    • 页数:496
    • 开本:16开
    • ISBN:9787118122893
    • 版权提供:国防工业音像出版社
    • 作者:[美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特
    • 著:[美]罗恩·贝克曼,[美]米哈伊尔·比伦科,[美]约翰·兰福特
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:108.00
    • ISBN:9787118122893
    • 出版社:国防工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-09
    • 页数:496
    • 外部编号:11046826
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第1章 大规模机器学习:引言
    1.1 机器学习基础
    1.2 大规模机器学习的缘由
    1.2.1 大量的数据实例
    1.2.2 高输入维数
    1.2.3 模型和算法的复杂性
    1.2.4 对推断时间的约束
    1.2.5 预测串
    1.2.6 模型选择和参数搜索
    1.3 在并行分布式计算中的关键概念
    1.3.1 数据并行化
    1.3.2 任务并行化
    1.4 平台的选择和折中
    1.5 性能方面的考虑
    1.6 本书的组织结构
    1.6.1 第一部分:大规模机器学习的框架
    1.6.2 第二部分:监督和非监督学习算法
    1.6.3 第三部分:可替代的学习环境
    1.6.4 第四部分:应用
    1.7 文献注解
    参考文献

    第一部分 大规模机器学习的框架
    第2章 MapReduce及其在决策树集的大规模并行学习中的应用
    2.1 序言
    2.1.1 MapReduce
    2.1.2 树模型
    2.1.3 树模型的学习
    2.1.4 回归树
    2.2 PLANET的例子
    2.2.1 组成元素
    2.2.2 继续讨论本例子
    2.3 技术细节
    2.3.1 MR_Expand节点:扩展单一节点
    2.3.2 MR_InMemory:内存中的树归纳
    2.3.3 控制器的设计
    2.4 集成学习
    2.5 工程方面的问题
    2.5.1 提前调度
    2.5.2 指纹法
    2.5.3 可靠性
    2.6 试验
    2.6.1 设置
    2.6.2 结果
    2.7 相关工作
    2.8 结论
    致谢
    参考文献
    ……

    第二部分 监督和非监督学习算法
    第三部分 其他的学习算法
    第四部分 应用

    本书内容涉及到了一些机器学习算法的并行化,使得大规模分布式机器学习算法成为可能,内容分为四个大部分:大规模机器学习的框架、监督和非监督学习算法、其它的学习算法和相关应用部分。由于本书是以论文集的形式组织的,所以内容仅包含了一段时期内大规模并行机器学习算法的发展情况。到目前来讲,有些技术虽不是该领域内的最新技术,但可以为相关研究人员提供一些技术参考。

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