並行邏輯迴歸LR 機器學習並行算法理解
算法中很多部分的細粒度模塊都是等同的，也就是模式一樣，但數值不一樣，而且接下來的操作一般都是求和。那麼我們就可以把它們劃分到不同節點進行計算，然後合併到一起實現並行化。在充分理解整個算法流程情況下就能夠實現並行計算。 在模型層面一般有：交叉驗證每個模型可以獨立訓練；網格搜索超參每個模型也可以單獨訓練；還有Bagging類算法。 更細粒度的層面：一般需要理解算法流程，如Xgboost中將特徵提前排序
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