并行逻辑回归LR 机器学习并行算法理解
算法中很多部分的细粒度模块都是等同的，也就是模式一样，但数值不一样，而且接下来的操作一般都是求和。那么我们就可以把它们划分到不同节点进行计算，然后合并到一起实现并行化。在充分理解整个算法流程情况下就能够实现并行计算。 在模型层面一般有：交叉验证每个模型可以独立训练；网格搜索超参每个模型也可以单独训练；还有Bagging类算法。 更细粒度的层面：一般需要理解算法流程，如Xgboost中将特征提前排序
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