【有书】计算之魂的读书笔记(吴军的新作计算之魂)

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本文节选自《计算之魂吴军》电子版：

//计算之魂/特征发生关联，的规模都很大，朋分治算法，在很多服务器上寺拉|的，如模型特征之间可能因能够借助但是，=关于机器翻译的有可能在一人台服务器上存下，数据则肯定办不到;其次，数所相互的联系，有时两个(或者更多个)特征的参数需要同时调整，此它们必须放在同一台服务器上。如果机器学习的规模比较小，进乞这样的分割就分治原理完成机器学习，训练出相应的模型。由组合，计算量更是为此这样的关系我们可以看成一个和矩阵关系。由于样本数据量和模型考虑到模型中的特征可以巨大，因此需要使行地进行机器学习的训练。通常任务是按照数据切分6.17所示。这样做有两个好处:首先，数据量远远大于模型的规模，模型居之间是相互独立的，而FE国加司加图6.17”按照数据切分后，这样的简单分割就不管用了。当机器学习的规模比较大之今天，随便一个机器学习的模型都会达到一台服务器装不下的模型本身就要存储了也步，

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比如GoogleF几十台服务器中。因此要想借助分治原理实现机器学习，就需要把模型根据特征分解成很小的模块，比如特征故在第一台服务器上，特征卢在第二台服务器上但遗憾的是，斤和卢必须一同怎样分割模型就我们不妨用训练，是艺术了，而大此在拆分模型时，就不能像分割数据或者矩阵那样这种艺术甚至和模型本身的特点有关。下面这样一个简个模型的特征之间有关联性，比如一一机人的例子来说明在机器学习中怎于破坏它的特征之间的关联性。假定一个机器学习模型中只练的数据集合也只有dd,必…,本八个数据子集。{242拆解模型，而不至三个特征,几、卢和上方，模型需要拆成三部分，训恨定一台服务器只得下数据的一/第6章/化每为简一一分治思想及应用//个子集，以及一个特征相关的部分模型(模_表6.4模型的特征和数据的关联性型的13)，而特征和数据的关联性如表64|特征对应的数据下看,ddd4d5,所示。及a

计算之魂 吴军 pdf

ddd0ds表6.4的前三行表示某一个特征在训练世记记忆训|时所需要用到的数据。比如第一个特征上会太太dd用到102020304G5,G6数据子集，因此模型中和办记太叱]这个特征相关的部分都需要加载到,addsadsds所在的服务器上，如图6.18所示。模型”数据图6.18将大模型拆成小模块，根据训练时所用到的数据，将部分模型和相应的数据放在同一台服务器中在表6.4中，后两行表示机器学习模型中不同的特征之间可能有关联，比如扩和卢，它们在使用数据子集心和吃训练时，参数是同时改变的，因此这两部分模型必须出现在同一台服务器中。这时就有麻烦了，因为这人台服务器可能放不下这么多东西，于是就要把每一个数据子集分得更细，比如做如图6.19所示的处理。少]||国图6.19”如果一些模型的参数必须放到同一台服务器中，导致服务器的任务过重，就需要用多台服务器来分担相应的计算2483

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