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练习 如果你有一个数百万特征的训练集，你应该选择哪种线性回归训练算法？ 假设你训练集中特征的数值尺度（scale）有着非常大的差异，哪种算法会受到影响？有多大的影响？对于这些影响你可以做什么？ 训练 Logistic 回归模型时，梯度下降是否会陷入局部最低点？ 在有足够的训练时间下，是否所有的梯度下降都会得到相同的模型参数？ 假设你使用批量梯度下降法，...

6、其他资源 有许多资源可用于了解机器学习。Andrew Ng 在 Coursera 上的 ML 课程 和 Geoffrey Hinton 关于神经网络和深度学习 的课程都是非常棒的，尽管这些课程需要大量的时间投入（大概是几个月）。 还有许多关于机器学习的比较有趣的网站，当然还包括 scikit-learn 出色的 用户指南 。你可能会喜欢上 Dat...

三、Isomap 三、Isomap Isomap 类是scikit-learn 提供的Isomap 模型，其原型为： class sklearn . manifold . Isomap ( n_neighbors = 5 , n_components = 2 , eigen_solver = 'auto' , tol = 0 , ...

2.8. 密度估计 2.8. 密度估计 2.8.1. 密度估计: 直方图 2.8.2. 核密度估计 2.8. 密度估计 2.8. 密度估计 校验者: @不将就 @barrycg 翻译者: @Xi 密度估计涉及了无监督学习，特征工程和数据建模这三个不同的领域。一些最流行和最有用的密度估计方法是混合模型，如高斯混合( sklearn.mix...

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Wide & Deep 环境和准备 软件要求 数据准备 OneFlow-WDL脚本 运行OneFlow-WDL脚本 测试结果及说明 多GPU性能测试 batch size=16384每卡，多卡性能测试 单GPU卡不同batch size性能测试 超大词表测试 收敛性测试1 收敛性测试2 Wide & Deep HugeCTR 是...

1.13. Feature selection 1.13.1. Removing features with low variance 1.13.2. Univariate feature selection 1.13.3. Recursive feature elimination 1.13.4. Feature selection using Se...

Efficiency Leave data on the cluster Use larger tasks Adjust between Threads and Processes Don’t go distributed Efficiency Parallel computing done well is responsive and re...