2、用Python实现可扩展机器学习的入门指南

用Python实现可扩展机器学习的入门指南

1. 可扩展性概述

在大数据时代，从海量数据中有效学习是一个重要挑战。传统机器学习算法在处理大规模数据集时，常因计算复杂度高（如 $O(n^2)$ 或 $O(n^3)$，其中 $n$ 是训练实例的数量）而遇到瓶颈。可扩展的机器学习算法则能在大规模数据集上高效工作，其运行时间随问题规模近似线性增长。

1.1 硬件限制

分析大规模数据时，会受到以下硬件限制：
- 计算能力 ：影响分析执行的时间。
- I/O ：限制单位时间内从存储到内存的数据传输量。
- 内存 ：决定一次能处理的数据量。

这些限制对不同类型的数据影响不同：
| 数据类型 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 高数据（Tall data） | 具有大量的案例 |
| 宽数据（Wide data） | 具有大量的特征 |
| 高且宽的数据（Tall and wide data） | 案例和特征数量都很多 |
| 稀疏数据（Sparse data） | 有大量零值或可转换为零值的条目 |

1.2 算法考虑

选择算法时，除了考虑传统的偏差和方差，还需考虑以下因素：
- 算法复杂度 ：数据的行数和列数对计算量的影响是线性还是非线性。
- 模型参数数量 ：不仅影响估计的方差（过拟合），还影响计算所有参数所需的时间