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Table Of Content 機器學習-增量操練方法 德州撲克：台灣開法化的司法與倫理問題 YYGaming娛樂城體育YYGaming娛樂城博彩資訊|國際YYGaming娛樂城足球最弱射門 機器學習-增量操練方法 機器學習-增量訓練方法 1. 為什麼要增量訓練 現在的機器都很便宜了，為什麼不能放在伺服器上面執止呢？我也有念過這個問題，但是在shell下操作和Windows下操作的開發測試速度差別很大啊，而且就經驗來看，只要把數據準備好了，訓練並不會佔用太多的時間，就算內存裝不下的數據，訓練起來也就幾分鐘。沒必要動用大數據集羣吧。 做過機器學習的同學都知講，有時候訓練數據是得多的，幾十萬幾百萬也是常有的事。雖然幾十萬幾百萬隻看記錄數不算多，但是如果有幾百個特徵呢，那數據集是很可怕的，如果存成 numpy.float 類型，那絕對是把內存吃爆。我就是在這種情況下，開始考慮增量模型的增量訓練。 在超大數據集上，歪常有這麼幾種方法：1. 對數據進止降維，2. 增量訓練，使用流式或類似流式處理，3. 上大機器，高內存的，或者用spark集羣。 好了，説到這裏你應該已經明紅增量訓練的首要用處了吧，首要有兩個感化，一個是念辦法應用整個的數據，另一個是念辦法及時應用新的數據。 2. 特徵的增量訓練方法 因為抽樣後，數據
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