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§5.1大数定律的概念 §5.2切贝谢夫不等式 §5.3切贝谢夫定理 §5.4中心极限定理
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1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Supervised Hashing with Latent Factor Models Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Distributed Stochastic ADMM
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1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Scalable Graph Hashing with Feature Transformation Supervised Hashing with Latent Factor Models Column Sampling based Discrete Supervised Hashing Deep Supervised Hashing with Pairwise Labels Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Fast Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent Distributed Stochastic ADMM for Matrix Factorization 5 Conclusion
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《电子商务 E-business》参考资料(大数据):架构大数据_挑战_现状与展望
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《电子商务 E-business》参考资料(大数据):大数据能改变什么
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《电子商务 E-business》参考资料(大数据):大数据时代到来
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《电子商务 E-business》参考资料(大数据):大数据带来大商业价值
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《电子商务 E-business》参考资料(大数据):作为大数据模式的Facebook
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《电子商务 E-business》参考资料(大数据):IBM——积极推进大数据时代革新
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研究结果表明基于铁路工程电子招投标大数据,综合社团结构检测和函数拟合分析两和方法,可以有效识别预警铁路工程投标企业的异常行为
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