用於處理機器學習大數據文件的7種方法

機器學習數據文件太大而不能裝入內存數據集是很常見的。 這會導致以下問題： 如何加載多個G的數據文件？ 當我嘗試運行我的數據集時算法崩潰;我該怎麼辦？ 您能幫助糾正內存不足的錯誤嗎？ 在這篇文章中，我想提出一些常見建議。 1.分配更多內存 一些機器學習工具或庫可能受到默認內存配置的限制。 檢查是否可以重新配置工具或庫以分配更多內存。 一個很好的例子是Weka，在啓動應用程序時，可以將增加內存作爲參數

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