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《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Fast Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent - A Lock-Free Approach with Convergence Guarantee
文档格式:PDF 文档大小:1.01MB 文档页数:9
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Fast Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent - A Lock-Free Approach with Convergence Guarantee
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Column Sampling based Discrete Supervised Hashing
文档格式:PDF 文档大小:313.62KB 文档页数:7
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Column Sampling based Discrete Supervised Hashing
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Scalable Graph Hashing with Feature Transformation
文档格式:PDF 文档大小:1.38MB 文档页数:7
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Scalable Graph Hashing with Feature Transformation
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Learning to hash for big data - current status and future trends
文档格式:PDF 文档大小:709.82KB 文档页数:6
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Learning to hash for big data - current status and future trends
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Support Matrix Machines
文档格式:PDF 文档大小:437.69KB 文档页数:10
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Support Matrix Machines
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Relational collaborative topic regression for recommender systems
文档格式:PDF 文档大小:1.41MB 文档页数:13
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Relational collaborative topic regression for recommender systems
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Distributed Power-law Graph Computing - Theoretical and Empirical Analysis
文档格式:PDF 文档大小:517.8KB 文档页数:13
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Distributed Power-law Graph Computing - Theoretical and Empirical Analysis
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Distributed Stochastic ADMM for Matrix Factorization
文档格式:PDF 文档大小:625.34KB 文档页数:10
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Distributed Stochastic ADMM for Matrix Factorization
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction in Display Advertising
文档格式:PDF 文档大小:553.2KB 文档页数:9
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction in Display Advertising
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Supervised Hashing with Latent Factor Models
文档格式:PDF 文档大小:982.95KB 文档页数:10
《人工智能、机器学习与大数据》课程教学资源(参考文献)Supervised Hashing with Latent Factor Models
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