大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)：并行和分布式技術(shù)

第1章 大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)：引言
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.2 大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的緣由
1.2.1 大量的數(shù)據(jù)實(shí)例
1.2.2 高輸入維數(shù)
1.2.3 模型和算法的復(fù)雜性
1.2.4 對(duì)推斷時(shí)間的約束
1.2.5 預(yù)測(cè)串
1.2.6 模型選擇和參數(shù)搜索
1.3 在并行分布式計(jì)算中的關(guān)鍵概念
1.3.1 數(shù)據(jù)并行化
1.3.2 任務(wù)并行化
1.4 平臺(tái)的選擇和折中
1.5 性能方面的考慮
1.6 本書的組織結(jié)構(gòu)
1.6.1 第一部分：大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的框架
1.6.2 第二部分：監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
1.6.3 第三部分：可替代的學(xué)習(xí)環(huán)境
1.6.4 第四部分：應(yīng)用
1.7 文獻(xiàn)注解
參考文獻(xiàn)
第一部分 大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的框架
第2章 MapReduce及其在決策樹集的大規(guī)模并行學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
2.1 序言
2.1.1 MapReduce
2.1.2 樹模型
2.1.3 樹模型的學(xué)習(xí)
2.1.4 回歸樹
2.2 PLANET的例子
2.2.1 組成元素
2.2.2 繼續(xù)討論本例子
2.3 技術(shù)細(xì)節(jié)
2.3.1 MR_Expand節(jié)點(diǎn)：擴(kuò)展單一節(jié)點(diǎn)
2.3.2 MR_InMemory：內(nèi)存中的樹歸納
2.3.3 控制器的設(shè)計(jì)
2.4 集成學(xué)習(xí)
2.5 工程方面的問題
2.5.1 提前調(diào)度
2.5.2 指紋法
2.5.3 可靠性
2.6 試驗(yàn)
2.6.1 設(shè)置
2.6.2 結(jié)果
2.7 相關(guān)工作
2.8 結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
……
第二部分 監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
第三部分 其他的學(xué)習(xí)算法
第四部分 應(yīng)用