《分佈式機器學習：算法、理論與實踐》PDF+劉鐵巖+資料學習

《分佈式機器學習：算法、理論與實踐》旨在全面介紹分佈式機器學習的現狀，深刻分析其中的核心技術問題，而且討論該領域將來的發展方向。

《分佈式機器學習：算法、理論與實踐》PDF，273頁，帶書籤目錄，文字能夠複製。

人工智能和大數據時代，解決最有挑戰性問題的主流方案是分佈式機器學習！

《分佈式機器學習：算法、理論與實踐》旨在全面介紹分佈式機器學習的現狀，深刻分析其中的核心技術問題，而且討論該領域將來的發展方向。

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《分佈式機器學習：算法、理論與實踐》共12章。第1章是緒論，向你們展現分佈式機器學習這個領域的全景。第2章介紹機器學習的基礎知識。第3章到第8章是本書的核心部分，向你們細緻地講解分佈式機器學習的框架及其各個功能模塊。其中第3章給出整個分佈式機器學習框架的綜述，而第4章到第8章則分別針對其中的數據與模型劃分模塊、單機優化模塊、通訊模塊、數據與模型聚合模塊加以介紹。接下來的三章是對前面內容的總結與昇華。其中第9章介紹由分佈式機器學習框架中不一樣選項所組合出來的各式各樣的分佈式機器學習算法，第10章討論這些算法的理論性質，第11章則介紹幾個主流的分佈式機器學習系統（包括Spark MLlib 迭代式MapReduce系統，Multiverso參數服務器系統，TensorFlow數據流系統）。最後的第12章是全書的結語，在對全書內容進行簡要總結以後，着重討論分佈式機器學習這個領域將來的發展方向。

《分佈式機器學習：算法、理論與實踐》基於微軟亞洲研究院機器學習研究團隊多年的研究成果和實踐經驗寫成，既能夠做爲研究生從事分佈式機器學習方向研究的參考文獻，也能夠做爲人工智能從業者進行算法選擇和系統設計的工具書。人工智能大潮中，市場上已有許多機器學習書籍，可是分佈式機器學習的專門書籍還不多見。本書是但願學習和了解分佈式機器學習的讀者的福音。

 

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