大数据里的机器学习，关键不光是准，还得快、省资源。《Efficient Machine Learning for Big Data.pdf》就专门聊这个事，聚焦在算法效率和内存优化上，适合你这种需要跑海量样本但又不想烧光内存的场景。

文里提到的算法挺实用，比如那种轻量级模型，训练时间短，预测速度快，对硬件要求也不高。用在分布式环境下，比如 Spark、Hadoop，那是刚刚好。尤其适合数据量大的时候，响应也快。

还有一点我挺喜欢的，它会讲怎么在减少计算成本的同时还提升模型稳定性，这个点在业务里重要。你总不能每次上线都调十几次参数吧？

如果你正好在做大数据平台的模型部署或者实时推荐系统，那这份资源挺值得一看。记得搭配下面这些链接一起用，能更系统理解整个框架：

如果你日常用的是PySpark、Spark MLlib，或者写模型时经常在意内存使用率，这篇文章对你肯定有。建议收藏下来，实战时候会用得上。