因为训练数据集往往比较大,而内存会出现不够用的情况,可以通过修改特征的数据类型,从而达到优化压缩的目的 I、普通方法,直接复制调用就行 参考网址:https://www.kaggle.com/gemartin/load-data-reduce-memory-usage 2、封装 ...
第四范式深耕于人工智能领域,在人工智能相关算法 应用 系统和底层架构设计等有兼具广度和深度的理解。 随着近几年先进存储技术的飞速发展,涌现出了具有颠覆性的存储技术,比如非易失性存储 SSD等。基于此类技术的异构内存架构,正在颠覆传统应用程序的设计和优化模式。 第四范式在异构内存架构上抢先布局,进行了若干创新性探索研发和落地实践,比如参数服务器 第四范式推出业界首个基于持久内存 支持毫秒级恢复的万亿 ...
2021-06-08 20:26 0 186 推荐指数:
因为训练数据集往往比较大,而内存会出现不够用的情况,可以通过修改特征的数据类型,从而达到优化压缩的目的 I、普通方法,直接复制调用就行 参考网址:https://www.kaggle.com/gemartin/load-data-reduce-memory-usage 2、封装 ...
参考原文 本文是Building machine learning system by python这本书的一篇实践笔记。建立机器学习系统的步骤比较繁琐,开发人员需要根据实际情况选择特征和学习算法。 分析StackOverFlow中回复答案的优劣 开发环境: 硬件:macbook-air ...
本系列文档是根据小象学院-邹博主讲的《机器学习》自己做的笔记。感觉讲得很好,公式推理通俗易懂。是学习机器学习的不错的选择。当时花了几百大洋买的。觉得不能浪费,应该不止一遍的研习。禁止转载,严禁用于商业用途。废话不多说了,开始整理笔记。 首先从凸集及其性质开始,邹博老师在课程里讲得很详细,笔记 ...
CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面,本文试图从凸优化的角度说起,简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。 1.动机和目的 人在面临选择的时候重视希望自己能够 ...
摘自范明等译的(原著Ethem Alpaydin)《机器学习导论》第一章,参杂部分个人见解,不对之处欢迎指点 学习机器学习,应首先知道它在实际生活中的应用具体有哪些,这样有利于进一步的原理学习。 1 学习关联性 购物篮分析:即挖掘商品间的关联性,购买了商品X的用户有多大的可能性会购买商品Y ...
机器学习: 自己的理解,机器学学习是一门多领域的交叉学科,专门研究计算机怎么模拟或者实现人类的学习方式和行为,以获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构和性能。 1.读《大数据工程师飞林沙的年终总结&算法数据的思考》 推荐系统:涉及到不懂的名词 1.1这个是一篇博客 ...
多媒体、图形学、网络通信等计算机应用技术领域,尤其是计算机视觉、自然语言处理。 交叉学科的技术支撑,例如生物信息学,它的研究涉及从“生命现象”到“规律发现”的整个过程,包括数据处理整个流程,其中“数据分析”就是机器学习的舞台。 数据科学的核心即通过分析数据获取价值。机器学习是大数据时代必不可少 ...
1. 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。一般情况下,其解不保证是全局最优解,梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向 ...