10月15日社区直播【Intel MLlib：构建平台优化的Spark机器学习】
主题： Intel MLlib：构建平台优化的Spark机器学习 时间： 10月15日 观看方式： 扫描下方二维码进钉钉群或者登陆直播间（即回看链接）https://developer.aliyun.com/live/245410 讲师： 吴晓昶英特尔亚太研发有限公司大数据部门的高级软件工程师，主要研究方向为并行计算，大数据系统和机器学习，CPU和GPU的性能优化。目前关注Spark和机器学习的....
Apache Spark源码走读（十一）浅谈mllib中线性回归的算法实现&Spark MLLib中拟牛顿法L-BFGS的源码实现
<一>浅谈mllib中线性回归的算法实现 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现，涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础，然后对代码实现部分进行走读。 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型，这个模型是假设函数，一步步的推导基本遵循这样的思路 假设函数 为了找到最好的假设函数，需要找到合理的评估标准，一般来说.....
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