【算法】算法优化
传统最优化方法的设计思想主要是通过传统的串行计算实现的，无法与硬件的并行架构完美兼容，这降低了传统最优化方法在具有大数据背
景的应用领域的可适用性，限制了求解来源于相关应用领域的最优化模型的精度和效率。为了突破这一困境，以分布式存储为基础，以并行
计算为核心的分布式优化应运而生，这也使得最优化方法得到了比以往任何时候都更加广泛的应用。
并行计算要首先把一个问题分解成若干个可以同时计算的子问题（部分），并将每个子问题进一步细分为一系列离散的指令；然后，采用全
面控制/协调机制，利用多个核心同时执行每个部分的指令。
图1 并行计算示意图
图2 串行计算示意图
“训练方法”，主要是指利用训练数据集找到一组参数，使得由这组参数决定的函数或映射能够尽可能匹配训练数据的特征标签，同时能在一
定范围内对其它数据的特征做出预测，给进一步决策提供参考。