分布式机器学习（逻辑回归的并行化实现（PySpark））
逻辑回归的目标函数常采用梯度下降法求解，该算法的并行化可以采用Map-Reduce架构。先将第t轮迭代的权重广播到各worker，各worker计算一个局部梯度（map过程），然后再将每个节点的梯度聚合（reduce过程），最终对参数进行更新。在Spark中每个task对应一个分区，决定了计算的并行度。在Spark的实现过程中，map阶段各task运行map()函数对每个样本(,)计算梯度， 然后对每个样本对应的梯度运行进行本地聚合，以减少后面的数据传输量。
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