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多元线性回归模型_李梓佳_斯坦福大学_误差计算_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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任务中进行了大量的合并,因此我们在将数据从Map任务传递到Reduce任务时进行保存。 这种方法的优势在于,当我们处理Mij时,可以在主内存中同时保留v的第j条和v'的第i条。请注意,从Mij和vj生成的所有项都对vi'有所贡献,而对v'没有其他条纹。 5.2.4表示转移矩阵的块 由于我们以第5.2.1节中描述的特殊方式表示过渡矩阵,因此我们需要考虑如何表示图5.12的块。不幸的是,一列块(如我们前面所说的“条带”)所需的空间大于整个条带所需的空间,但并没有太大。 对于每个块,我们需要有关在块内至少具有一个非零条目的所有那些列的数据。如果k(每个维中的条纹数)很大,则大多数列在其条纹的大多数块中都将没有任何内容。对于给定的块,我们不仅必须列出该列具有非零条目的那些行,而且必须对由该列表示的节点重复出向度。因此,输出度可能会与输出度本身重复多次。该观察范围从上方 存储条带块所需的空间是存储条带整体所需空间的两倍。 A B C D 一种 乙 C d 图5.13:一个四节点图分为四个2×2块 例5.8:让我们将例5.7的矩阵划分为k = 2的块。即,左上象限代表从A或
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