A随机取样, 用少量样本训练
B采用在线机器学习算法
C应用PCA算法降维, 减少特征数
D减少模型迭代次数
建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型, 如何有效地应对这样的大数据训练?
建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型. 我们怎么有效地应对这样的大数据训练 :()。
如果建立一个5000个特征、100万个数据的机器学习模型,则有效地应对这样的大数据训练的方法是()。
假如我们建立一个60000个特征,1000万数据集的机器学习模型,我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练
249、我们想要训练一个ML模型,样本数量有100万个,特征维度是5000,面对如此大数据,如何有效地训练模型(){{c1::}}
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