Angel 是一个基于参数服务器（Parameter Server）理念开发的高性能分布式机器学习平台，它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优，并具有广泛的适用性和稳定性，模型维度越高，优势越明显。 Angel 由腾讯和北京大学联合开发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。
Angel 的核心设计理念围绕模型。它将高维度的大模型合理切分到多个参数服务器节点，并通过高效的模型更新接口和运算函数，以及灵活的同步协议，轻松实现各种高效的机器学习算法。
Angel 基于 Java 和 Scala 开发，能在社区的 Yarn 上直接调度运行，并基于 PS Service ，支持 Spark on Angel ，未来将会支持图计算和深度学习框架集成。
架构设计
系统框架
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机器学习即Machine Learning，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目的是让计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。简单来讲，机器学习就是人们通过提供大量的相关数据来训练机器。
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有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838 01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso
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偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力； 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错
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机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及
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机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。
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机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。
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机器学习原理
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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。