Large datasets typically live in a

Large datasets typically live in a cluster, so any operations will have some
level of parallelism. Separate models fit on separate nodes that contain
different subsets of the initial data.
• Even if you can use the entire initial dataset to fit a single model, it turns
out that ensemble methods, where you fit multiple smaller models by using
subsets of data, generally outperform single models. Indeed, fitting a single
model with 100M data points can perform worse than fitting just a few
models with 10M data points each (so smaller total data outperforms larger
total data).
Sampling with replacement is the most popular method for sampling from the
initial dataset for producing a collection of samples for model fitting. This method
is equivalent to sampling from a multinomial distribution, where the probability of
selecting any individual input data point is uniform over the entire dataset.ts:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Datasets ขนาดใหญ่โดยทั่วไปอยู่ในคลัสเตอร์ เพื่อให้การดำเนินงานใด ๆ จะมีบางระดับของ parallelism พอดีกับโหนแยกต่างหากที่ประกอบด้วยรุ่นแยกต่างหากชุดย่อยที่แตกต่างกันของข้อมูลเริ่มต้น•แม้ว่าคุณสามารถใช้ชุดข้อมูลเริ่มต้นทั้งหมดให้พอดีกับแบบเดี่ยว เปิดออกวิธีที่วงดนตรี ที่คุณใส่รูปแบบขนาดเล็กหลายโดยโดยทั่วไปชุดย่อยของข้อมูล ประสิทธิภาพยิ่งกว่ารุ่นเดียว พอดีเดียวจริง ๆแบบจำลองข้อมูล 100M สามารถทำคะแนนแย่กว่าพอดีเพียงไม่กี่แบบจำลองกับข้อมูล 10M จุดละ (เพื่อรวมข้อมูลขนาดเล็ก outperforms ขนาดใหญ่รวมข้อมูล)สุ่มตัวอย่างกับเปลี่ยนเป็นวิธีนิยมมากที่สุดสำหรับการสุ่มตัวอย่างจากการชุดข้อมูลเริ่มต้นสำหรับการผลิตคอลเลกชันของตัวอย่างสำหรับการปรับรุ่น วิธีการนี้จะเหมือนกับการสุ่มตัวอย่างจากกระจายก็ตาม ซึ่งความเป็นไปได้เลือกป้อนข้อมูลแต่ละจุดจะสม่ำเสมอกว่า dataset.ts ทั้ง:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มักจะอยู่ในกลุ่มใด ๆ ดังนั้นการจะมีระดับความบาง
. รุ่นแยกพอดีกับจุดแยกที่ประกอบด้วยส่วนย่อยของข้อมูลเบื้องต้นต่าง ๆ
.
- แม้ว่าคุณจะสามารถใช้ข้อมูลเบื้องต้นทั้งหมดเพื่อให้พอดีกับรูปแบบเดียว มันกลายเป็น
ว่าวิธีการทั้งหมดที่คุณเหมาะสมกับรูปแบบขนาดเล็กหลายโดยใช้
ชุดย่อยของข้อมูล โดยทั่วไปมีประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นเดียวแน่นอน , ข้อต่อเดียว
แบบ 100m ข้อมูลจุดแสดงได้แย่กว่าที่เหมาะสมเพียงไม่กี่รุ่นที่มีข้อมูล 10M
แต่ละจุด ( เพื่อรวมข้อมูลที่มีขนาดเล็กมีประสิทธิภาพดีกว่า

( ข้อมูลทั้งหมด ) แทน เป็นวิธีที่นิยมมากที่สุดสำหรับการสุ่มตัวอย่างจาก
วันที่เริ่มต้นสำหรับการผลิตคอลเลกชันของตัวอย่างนางแบบลองเสื้อ วิธีนี้
เทียบเท่าจากการสุ่มตัวอย่างโดยการกระจายที่ความน่าจะเป็น
เลือกบุคคลใดข้อมูลจุดเป็นชุดมากกว่า dataset.ts ทั้งมวล