分布式机器学习：算法、理论与实践中文版怎么样?最新电子版pdf下载:
人工智能和大数据时代，解决最有挑战性问题的主流方案是分布式机器学习！本书旨在全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。
由微软亚洲研究院机器学习核心团队潜心力作！鄂维南院士、周志华教授倾心撰写推荐序！
本书旨在全面介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。
全书共12章。第1章是绪论，向大家展示分布式机器学习这个领域的全景。第2章介绍机器学习的基础知识。第3章到第8章是本书的核心部分，向大家细致地讲解分布式机器学习的框架及其各个功能模块。其中第3章给出整个分布式机器学习框架的综述，而第4章到第8章则分别针对其中的数据与模型划分模块、单机优化模块、通信模块、数据与模型聚合模块加以介绍。接下来的三章是对前面内容的总结与升华。其中第9章介绍由分布式机器学习框架中不同选项所组合出来的各式各样的分布式机器学习算法，第10章讨论这些算法的理论性质，第11章则介绍几个主流的分布式机器学习系统（包括Spark MLlib 迭代式MapReduce系统，Multiverso参数服务器系统，TensorFlow数据流系统）。最后的第12章是全书的结语，在对全书内容进行简要总结之后，着重讨论分布式机器学习这个领域未来的发展方向。
本书基于微软亚洲研究院机器学习研究团队多年的研究成果和实践经验写成，既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献，也可以作为人工智能从业者进行算法选择和系统设计的工具书。
人工智能大潮中，市场上已有许多机器学习书籍，但是分布式机器学习的专门书籍还很少见。本书是希望学习和了解分布式机器学习的读者的福音。
目录
序言一
序言二
前 言
作者介绍
第1章 绪论/ 1
1.1 人工智能及其飞速发展/ 2
1.2 大规模、分布式机器学习/ 4
1.3 本书的安排/ 6
参考文献/ 7
第2章 机器学习基础/ 9
2.1 机器学习的基本概念/ 10
2.2 机器学习的基本流程/ 13
2.3 常用的损失函数/ 16
2.4 常用的机器学习模型/ 18
2.5 常用的优化方法/ 32
2.6 机器学习理论/ 33
2.7 总结/ 36
参考文献/ 36
第3章 分布式机器学习框架/ 41
3.1 大数据与大模型的挑战/ 42
3.2 分布式机器学习的基本流程/ 44
3.3 数据与模型划分模块/ 46
3.4 单机优化模块/ 48
3.5 通信模块/ 48
3.6 数据与模型聚合模块/ 53
3.7 分布式机器学习理论/ 54
3.8 分布式机器学习系统/ 55
3.9 总结/ 56
参考文献/ 57
第4章 单机优化之确定性算法/ 61
4.1 基本概述/ 62
4.2 一阶确定性算法/ 67
4.3 二阶确定性算法/ 75
4.4 对偶方法/ 78
4.5 总结/ 81
参考文献/ 8
第5章 单机优化之随机算法/ 85
5.1 基本随机优化算法/ 86
5.2 随机优化算法的改进/ 96
5.3 非凸随机优化算法/ 101
5.4 总结/ 109
参考文献/ 109
第6章 数据与模型并行/ 113
6.1 基本概述/ 114
6.2 计算并行模式/ 117
6.3 数据并行模式/ 119
6.4 模型并行模式/ 123
6.5 总结/ 133
参考文献/ 133
第7章 通信机制/ 135
7.1 基本概述/ 136
7.2 通信的内容/ 137
7.3 通信的拓扑结构/ 139
7.4 通信的步调/ 145
7.5 通信的频率/ 150
7.6 总结/ 156
参考文献/ 156
第8章 数据与模型聚合/ 159
8.1 基本概述/ 160
8.2 基于模型加和的聚合方法/ 160
8.4 总结/ 174
参考文献/ 174
第9章 分布式机器学习算法/ 177
9.1 基本概述/ 178
9.2 同步算法/ 179
9.3 异步算法/ 187
9.4 同步和异步的对比与融合/ 199
9.5 模型并行算法/ 203
9.6 总结/ 205
参考文献/ 205
第10章 分布式机器学习理论/ 209
10.1 基本概述/ 210
10.2 收敛性分析/ 210
10.2.3 同步和异步/ 215
10.3 加速比分析/ 217
10.4 泛化分析/ 221
10.5 总结/ 226
参考文献/ 226
第11章 分布式机器学习系统/ 229
11.1 基本概述/ 230
11.2 基于IMR的分布式机器学习系统/ 231
11.3 基于参数服务器的分布式机器学习系统/ 236
11.4 基于数据流的分布式机器学习系统/ 241
11.5 实战比较/ 248
11.6 总结/ 252
参考文献/ 252
第12章 结语/ 255
索引/ 260