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Scaling up Machine Learning 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

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Bekkerman, Ron; Bilenko, Mikhail; Langford, John 作者

Cambridge University Press

譯者

2011-12-30 出版日期

492 頁數

USD 90.00 價格

Hardcover

叢書系列

9780521192248 圖書編碼

Scaling up Machine Learning 在線電子書圖書標籤: 機器學習數據挖掘分布式並行計算機 MachineLearning 計算機科學集體智慧

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發表於2024-11-22

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Scaling up Machine Learning 在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

雖然一開始說是麵嚮工程師的，但還是有點過於偏嚮理論瞭，而且是由一篇篇獨立論文組成的，深淺不一，內容感覺太雜，什麼領域的都有

評分☆☆☆☆☆

不是我要的distributed learning.

評分☆☆☆☆☆

asdasda

評分☆☆☆☆☆

雖然一開始說是麵嚮工程師的，但還是有點過於偏嚮理論瞭，而且是由一篇篇獨立論文組成的，深淺不一，內容感覺太雜，什麼領域的都有

評分☆☆☆☆☆

不是我要的distributed learning.

Scaling up Machine Learning 在線電子書著者簡介

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Scaling up Machine Learning 在線電子書圖書描述

This book presents an integrated collection of representative approaches for scaling up machine learning and data mining methods on parallel and distributed computing platforms. Demand for parallelizing learning algorithms is highly task-specific: in some settings it is driven by the enormous dataset sizes, in others by model complexity or by real-time performance requirements. Making task-appropriate algorithm and platform choices for large-scale machine learning requires understanding the benefits, trade-offs and constraints of the available options. Solutions presented in the book cover a range of parallelization platforms from FPGAs and GPUs to multi-core systems and commodity clusters, concurrent programming frameworks including CUDA, MPI, MapReduce and DryadLINQ, and learning settings (supervised, unsupervised, semi-supervised and online learning). Extensive coverage of parallelization of boosted trees, SVMs, spectral clustering, belief propagation and other popular learning algorithms and deep dives into several applications make the book equally useful for researchers, students and practitioners.

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