1、“.....数据会保存到硬盘上。有两层含义数据结构和编。在年月的基于分布式计算框架的大数据机器学习论文原稿述计算机应用，何清，李宁，罗文娟大数据下的机器学习算法综述模式识别与人工智能，唐振坤基于的機器学习平台设计与实现厦门大学训练数据样本的数量，使机器学习的训练数据不再拘泥于已有的大量已被频繁使用过的数据集，使得机器学习的训练过程和结果更加多样化，挖掘分析出更多更隐藏的不为人知的有用信息。随着硬件技术的提升和编程算法的不断优化，越来越多的科研人员参与其中......”。

2、“.....通过数据挖掘，分析出数据的关中存储，而应将其作为进行维护。这引入了很大的开销，因为需要在每次迭代中创建新的以保存更新过的模型参数。更新模型包括在机器和磁盘之间混洗数据限制了的可扩展性。这是中基本数据流模型有向无环图不足的地方。的设计目的是为般数据处理设计的，而不是为机器学习设计的。然而，在中，计算被建模为有向无环图，其中的每个顶点表示弹性分布式数据集，每个边表示上的实际操作。用户将计算作为有向无环图进行建模，该有向无环图会转换并运行上的动作。有向无环图会分阶段进行编译......”。

3、“.....中的分布式执行操作，是通过对机器上的有向无键词机器学习大数据分布计算模型中图分类号文献标识码文章编号背景近年来，随着大数据的兴起，推动了大数据在机器学习领域的运用和迅猛发展，基于大数据的机器学习能够更有效更精准的完成机器训练，基于大数据的机器学习系统已经成为计算机研究开发领域的个热点研究问题。机器学习和大数据分析是运用现有的计算机系统模型，将计算机获厦门大学，挖掘分析出更多更隐藏的不为人知的有用信息。随着硬件技术的提升和编程算法的不断优化，越来越多的科研人员参与其中......”。

4、“.....通过数据挖掘，分析出数据的关系，发现数据潜在的价值，提取有用的数据归纳总结，抽象出普遍特征，避免无用数据对需要的数据进行干扰是当前大数据学习面临的首要挑更新模型包括在机器和磁盘之间混洗数据限制了的可扩展性。这是中基本数据流模型有向无环图不足的地方。的设计目的是为般数据处理设计的，而不是为机器学习设计的。然而，开发人员可以利用专用于的的工具包，在上进行机器学习......”。

5、“.....运用的数据规模越大，机器学习训练效果越好，精度更准，识别内容更多，减少过拟合和欠拟合现象的发生。窄的依赖关系有利于高效的执行，而广泛的依赖关系会带来瓶颈，因为它们会破坏流水线，而且需要通信密集的随机操作。宽依赖父的个分区被个子的多个分区使用。，。窄的依赖关系有利于高效的执行，而广泛的依赖关系会带来瓶颈，因为它们会破坏流水线，而且需要通信密集的随机操作。宽依赖父的个分区被个子的多个分区使用。用户将计算作为有向无环图进行建模，该有向无环图会转换并运行上的动作。有向无环图会分阶段进行编译......”。

6、“.....中的分布式执行操作，是通过对机器上的有向无环图阶段进行分块来实现的。包含了两个调度组件，有向无环图调度器和任务调度器，用于给分配任务，以及。机器学习也需要通过大量数据完成训练，通过不断优化，将大数据与机器学习相互融合，提升者关联性，完成更好的数据挖掘过程和更精准的完成机器训练。参考文献焦嘉烽，李云大数据下的典型机器学习平台综述计算机应用，何清，李宁，罗文娟大数据下的机器学习算法综述模式识别与人工智能，唐振坤基于的機器学习平台设计与实迭代操作......”。

7、“.....不仅是研究算法问题，更是解决个大规模系统之间相互关联协同运行的问题。相比传统的机器学习，基于大数据的机器学习系统，大大的扩充了机器学学所需训练数据样本的数量，使机器学习的训练数据不再拘泥于已有的大量已被频繁使用过的数据集，使得机器学习的训练过程和结果更加多样化调。在基本的设置中，将模型参数存储在节点中，而与进行通信，以便在每次迭代后更新参数。在大规模的部署中，模型参数不是特别适合在中存储，而应将其作为进行维护。这引入了很大的开销，因为需要在每次迭代中创建新的以保存更新过的模型参数......”。

8、“.....打破了保持排序纪录的框架结构。利用的节点数，把数据的排序时间从降低到了。基于分布式计算框架的大数据机器学习论文原稿。在中，计算被建模为有向无环图，其中的每个顶点表示弹性分布式数据集，每个边表示上的实际操作。程模型。数据结构本质上来说，是个只读可分区的记录集合，个包含多个分区，每个分区是包含个数据集的片段。本质上是个内存数据集，解决了磁盘读写密集和网络通信负载过大的问题。编程模型上定义了两类操作转换和动作。转换操作返回新的......”。

9、“.....在上竞赛中，打破了保持排序纪录的框架结构。利用的节点数，把数据的排序时间从降低到了。基于分布式计算框架的大数据机器学习论文原稿。方法诞生于伯克利大学的实验室，年正式开源，开放代码提供给开发测，发现数据潜在的价值，提取有用的数据归纳总结，抽象出普遍特征，避免无用数据对需要的数据进行干扰是当前大数据学习面临的首要挑战。机器学习也需要通过大量数据完成训练，通过不断优化，将大数据与机器学习相互融合，提升者关联性，完成更好的数据挖掘过程和更精准的完成机器训练。参考文献焦嘉烽......”。