大數據梯度下降(斯坦福machine learning week 10)
這對於現代的數據集其實是很現實的。比如對於美國的人口普查數據集來說美國有3億人口，我們通常都能得到上億條的數據。 如果我們看一下很受歡迎的網站的瀏覽量，我們也很容易得到上億條的記錄。 假設我們要訓練一個線性迴歸模型或者是邏輯迴歸模型，這是梯度下降的規則： 當你在計算梯度下降的時候，這裏的m是一個上億的值時，你需要通過計算上億個數的導數項的和來計算僅僅一步的梯度下降。 所以這就是大數據梯度下降的背景
相關文章
- 1. 聚類(斯坦福machine learning week 8)
- 2. 在線學習&Map Reduce(斯坦福machine learning week 10)
- 3. Machine Learning-梯度下降法
- 4. svm之大間距分類(斯坦福machine learning week 7)
- 5. 多元高斯分佈(斯坦福machine learning week 9)
- 6. svm之核函數(斯坦福machine learning week 7)
- 7. svm之使用SVM(斯坦福machine learning week 7)
- 8. 異常檢測(斯坦福machine learning week 9)
- 9. 協同過濾(斯坦福machine learning week 9)
- 10. Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大學機器學習筆記--第一週（4.梯度下降）
- 更多相關文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 聚類(斯坦福machine learning week 8)
- 2. 在線學習&Map Reduce(斯坦福machine learning week 10)
- 3. Machine Learning-梯度下降法
- 4. svm之大間距分類(斯坦福machine learning week 7)
- 5. 多元高斯分佈(斯坦福machine learning week 9)
- 6. svm之核函數(斯坦福machine learning week 7)
- 7. svm之使用SVM(斯坦福machine learning week 7)
- 8. 異常檢測(斯坦福machine learning week 9)
- 9. 協同過濾(斯坦福machine learning week 9)
- 10. Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大學機器學習筆記--第一週（4.梯度下降）