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本讲义出自Yanbo Liang在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了为了应对像广告点击率预测和神经网络这样的应用程序需要从大量的数据中获取数十亿参数的挑战而研发的MLlib自由向量L-BFGS，它能解决Spark SQL框架中训练集经常产生的数十亿参数问题，演讲中展示了通过自由向量L-BFGS进行逻辑回归来满足真实世界的数据集和需求，并分享了如何将这种方法用于其他的机器学习算法。