36、专业机器学习主题深度解析

专业机器学习主题深度解析

1. 使用 bigmemory 处理大规模矩阵

bigmemory 包由 Michael J. Kane、John W. Emerson 和 Peter Haverty 开发，它支持使用超过系统可用内存的超大型矩阵。这些矩阵可以存储在磁盘或共享内存中，便于同一计算机上的其他进程或跨网络使用，为并行计算方法提供了便利。

• 特性 ：
  • 矩阵可存储在磁盘或共享内存。
  • 支持其他进程或跨网络使用。
• 局限性 ：
  • 与大多数机器学习方法不直接兼容。
  • 仅适用于数值数据。
• 相关资源 ：更多文档可查看 http://www.bigmemory.org/ 。
• 衍生包 ：作者还提供了 bigalgebra、biganalytics 和 bigtabulate 包，可对矩阵进行简单分析。例如，biganalytics 包中的 bigkmeans() 函数可执行 k - 均值聚类。

2. 并行计算加速学习

早期计算中，处理器串行执行指令，一次只能处理一个任务。随着技术发展，并行计算方法应运而生，它利用多个处理器或计算机协同解决大型问