基于PyTorch重写sklearn,《现代大数据算法》

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专为大数据而设计,HyperLearn可否 使用50%以下的内存,并在一些模块上运行数率单位提高50%以上。将支持GPU,后来 所有模块也有并行化的。

项目作者Daniel Han-Chen,毕业于澳大利亚新南威尔士大学,专注于AI、NLP和无监督机器学习的推荐和匹配算法。

基于HyperLearn,作者展示了如何让好多好多 机器学习算法很快、更高效。

HyperLearn是有有一个多 基于PyTorch重写的机器学习工具包Scikit Learn,它的一些模块数率单位很快、不能 内存更少,数率单位提高了一倍。

其中一些很酷的算法:

 ●  肯能新的并行算法,非负矩阵分解的拟合时间相比sklearn减少50% ●  Euclidean算法/余弦类事度算法加快40% ●  LSMR迭代最小