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  这本书的翻译得到的湖南省自然科学基金(201五21五1),河南省科技创新团队支持计划“为在分布式计算技术领域的大数据”(17011),河南省高校重点资助计划的研究项目(资金18)和河南大学校科研基金“青年支持计划”(29)的。

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  2141.3。3141.3。4-1五1.3。

  五总结21在可扩展学习22第2章学习2.1非核心学习222.1。23亚马逊帐号1选择二次抽样2.1。优化的一个例子2242.1。非核心的学习系统2五的3建设2。源数据的2流2五2.2。

  26个集的真实数据处理2.2。2的第一实施例-流化循环共享数据集282.2。3只使用熊猫工具302.2。4使用数据库312.2。排序3五五关注的实例2.3随机研究372.3。1批梯度下降372.3。2随机梯度下降402.3。3学习的达到402.3。

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  如何神经网络学习1064.1。2选择正确的架构1104.1。使用3个神经网络1114.1。4并行1114.2神经网络113和正规化4.3超参数优化和神经网络1154.4个神经网亚马逊帐号络和决策边界1174。用21205规模深入研究4.5。

  1121大型深用水学习4.5。在22124网格搜索4.6深入学习和无监督前培训1264。使用1267深入研究4.8自动编码器和无监督学习1284.9摘要131第5章深入与132研究5.1安装1345.2在机器中使用的学习1405.3安装和1485.4实现由卷积神经网络1525.4。卷积层1535.4。池2层1535.4。

  3完全连接层1545.5增量方法1565.6计算1565.7总结159第6章160大型分类回归树6.1聚合1626.2随机森林和极端随机森林1636。快速优化167子账号3个随机搜索参数6.4和1726.51796.5。1回报1816.5。

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  随机梯度和加强格栅搜索221882中转6.7总结191第7章大型无监督学习1927.1种无监督方法1927。分解2,其中:1937.2。1随机1997.2。2增量2007.2。3稀疏2017。2202的3使用亚马逊帐号7.4-均值聚类算法2037.4。

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  12308.2。22328.2。3使用2328.3生态系统2348.3。1234架构8.3。22358.3。32428.3。42508.42508.5总结260第9章火花机学习实践2619。图1是一组章一个虚拟机2619。

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