《表1 迭代过程中样本对于模型更新贡献量》

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《基于分布式计算框架的大数据机器学习分析》

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在计算迭代过程中，将训练样本xi作为基础计算梯度向量，全部梯度向量合成得出总体度g，在梯度向量合成的过程中，不同样本对应梯度向量对总体度具有优势。通过向量合成原理，实现大量向量的合成，延长向量长度，扩大最终合成向量内积，对于合成向量具有较大的贡献。通过样本相应梯度向量gi长度||gi||指的是总梯度g贡献，此值越大，对于总体度g贡献也就会越大，也就是样本对于模型参数也具有更大的改变[10]。贡献量如表1所示。