| 大规模机器学习问题研究 |
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| 引用本文： | 罗霖. 大规模机器学习问题研究[J]. 舰船电子工程, 2013, 33(2): 9-12 |
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| 作者姓名： | 罗霖 |
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| 作者单位： | 中国人民解放军73232部队 舟山316200 |
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| 摘 要： | 随着互联网的日益普及和数据采集手段的迅猛发展,大规模数据给机器学习带来了新的挑战。机器学习的主要模式是将学习过程转化为优化问题,坐标优化、在线优化算法是解决大规模问题的有效手段。文章直观地介绍了两种主流算法的操作流程,阐述了各自发展历程,并分析了算法优势和特点,最后总结算法的应用机理。
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| 关 键 词： | 机器学习 优化 大规模数据 在线 坐标优化 |
Research on Large-Scale Machine Learning Problems |
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| LUO Lin. Research on Large-Scale Machine Learning Problems[J]. Ship Electronic Engineering, 2013, 33(2): 9-12 |
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| Authors: | LUO Lin |
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| Affiliation: | LUO Lin(No.73232 Troops of PLA,Zhoushan 316200) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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