一种适合于大数据的并行坐标下降法

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       在机器学习中，模型的训练是一个很重要的过程，它通常是对一个目标函数进行优化，从而获取模型的参数，比较常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法与拟牛顿法等。但在大数据的背景下，尤其对于并行实现来说，优化算法通常是越简单越好，如坐标下降法（CD）和随机梯度下降法（SCG）就比较受欢迎。

       本文是阅读完论文 Distributed Coordinate Descent Method for Learning with Big Data 后的一则笔记，主要介绍算法 Hydra （一种分布式坐标下降法）的算法框架、收敛性理论、参数选取和并行实现细节。

作者: peghoty 

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