分布式机器学习与优化
内容简介:本书首先介绍了基础知识,然后探讨了ADMM算法的理论和应用。包括其在各种统计和机器学习问题中的应用,如Lasso、稀疏逻辑回归等。同时,书中讨论了机器学习优化问题几种常见的目标函数项形式,稀疏学习优化问题,全局变量一致性问题,共享问题,分布式拟合模型。并介绍了使用ADMM算法及ADMM连邦学习算法解决这些问题的高效方案。此外,还涉及了分布式MPI和MapReduce的实现细节。
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