大数据梯度下降(斯坦福machine learning week 10)
这对于现代的数据集其实是很现实的。比如对于美国的人口普查数据集来说美国有3亿人口，我们通常都能得到上亿条的数据。 如果我们看一下很受欢迎的网站的浏览量，我们也很容易得到上亿条的记录。 假设我们要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，这是梯度下降的规则： 当你在计算梯度下降的时候，这里的m是一个上亿的值时，你需要通过计算上亿个数的导数项的和来计算仅仅一步的梯度下降。 所以这就是大数据梯度下降的背景
相关文章
- 1. 聚类(斯坦福machine learning week 8)
- 2. 在线学习&Map Reduce(斯坦福machine learning week 10)
- 3. Machine Learning-梯度下降法
- 4. svm之大间距分类(斯坦福machine learning week 7)
- 5. 多元高斯分布(斯坦福machine learning week 9)
- 6. svm之核函数(斯坦福machine learning week 7)
- 7. svm之使用SVM(斯坦福machine learning week 7)
- 8. 异常检测(斯坦福machine learning week 9)
- 9. 协同过滤(斯坦福machine learning week 9)
- 10. Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大学机器学习笔记--第一周（4.梯度下降）
- 更多相关文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • PHP 获取图像宽度与高度 - PHP参考手册
- • Flink 数据传输及反压详解
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
相关标签/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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 聚类(斯坦福machine learning week 8)
- 2. 在线学习&Map Reduce(斯坦福machine learning week 10)
- 3. Machine Learning-梯度下降法
- 4. svm之大间距分类(斯坦福machine learning week 7)
- 5. 多元高斯分布(斯坦福machine learning week 9)
- 6. svm之核函数(斯坦福machine learning week 7)
- 7. svm之使用SVM(斯坦福machine learning week 7)
- 8. 异常检测(斯坦福machine learning week 9)
- 9. 协同过滤(斯坦福machine learning week 9)
- 10. Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大学机器学习笔记--第一周（4.梯度下降）