有没有人做过逻辑回归基于mapreduce的并行实现

一种基于MapReduce的并行聚类模型 顾瑞春  王静宇 在对海量数据进行聚类的过程中,传统的串行模式局限性越来越明显,难以在有效时间内得出满意结果的问题,本文提出一种基于Hadoop 平台下MapReduce框架的并行聚类模型.理论和实验结果证明该模型具有接近线速的加速比,针对海量数据具有较高效率. 一种基于MapReduce的并行聚类模型

基于云计算的并行K-means气象数据挖掘研究与应用 南京信息工程大学   潘吴斌 聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,它将数据划分成若干个聚类,使得在同一聚类中的对象比较相似,而不同聚类中的对象差别很大.K-means算法被认为是最经典的基于划分的聚类方法,常采用误差平方和准则函数作为聚类准则,该算法在处理数据集上相对可伸缩且高效率.但面对大规模数据时,运算量也随之增加,运算所需的资源和时间耗费明显增大.为了突破这个瓶颈,通过分析和研究得知,与传统的并行计算模型相比,MapReduce分布

QQ交流群:127591054 JackChiang QQ:595696297 欢迎大家来交流. 作者经历:17年7月刚毕业的童孩~~16年底实习半年在做DBA,中途有变,想把数据挖掘作为自己的长远职业,也就是职业规划定位:数据挖掘.偏爱做数据分析,没办法.但是!但是!但是!挖掘的门槛真的好高!好高!好高!快毕业的时候辞去在电信的工作,来了一场说走就走的旅途,一个人!!!去了云南,带上仅有的200块钱!!!(大家别张嘴,我在飞猪报的团),云南很美!就不发图了. 回来开始找工作,真的很难!很难!很

◆ ◆ ◆ 导读 与算法.随机森林.支持向量积.神经网络.以及各种算法的花式排列组合相比,逻辑回归在多数人看来似乎是太过传统的统计方法.2014年底的我带着拯救世界的梦想投向硅谷怀抱的时候,也是这么认为的.   但是在工作的过程中我渐渐发现,不管听起来多fancy.多高大上的项目,硅谷的数据分析大佬们多数都会首选逻辑回归.而我之前自以为可以拯救世界的那些花式算法,其实都是逻辑回归的变换和推广,只是原理有轻微的不同.   后来做到了别的领域的项目,比如搜索,比如广告投放,也愈发认识到逻辑回归的重要

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 前言 在本篇博客中,我们要介绍的是牛顿法的原理,并且将之应用到实际的逻辑回归问题中.逻辑回归的主要知识点包括伯努利分布的对数似然和用来平滑的sigmoid函数. 我们还要介绍Hession,这是一个二阶偏导的方阵.看完了本片博客,您就知道如何使用Hession结合梯度来实现牛顿法. 和之前的博客一样,我们这篇也将从牛顿法的整体概述.数学推导以及编程实现几个方面展开.最终将理论和实践的结合,灵活运用牛顿法解决逻

在数据膨胀的当今社会里,http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13584.html">海量数据中蕴含价值日渐凸显出来.如何有效的挖掘海量数据中的有效信息已经成为各个领域面临的共同问题.以互联网企业为代表的科技公司依据自身的实际需求,开始大量的应用机器学习.数据挖掘以及人工智能等算法获取海量数据中蕴含的信息,并且已经取得了很好的效果. 当今社会已经从过去的信息匮乏,转变为信息泛滥的时代.由于网络以及相关应用的不断普及,网络数据逐渐呈现着"海

数据科学社区Kaggle的最新调查显示,机器学习和数据科学研究者在被问到工作中面临的最大障碍时,最常见的回答是"脏数据",其次是缺乏该领域的人才.此外,他们最常用的方法是"逻辑回归",而神经网络只排在第4位. 想象一下机器学习研究者的生活,你可能会觉得很令人向往.你会给自动驾驶汽车编程,在科技界的巨头公司工作,而你编写的软件甚至可能导致人类的灭亡.太酷了!但是,正如最近一项针对数据科学家和机器学习研究者的调查所显示的,这些期待需要调整,因为这些职业面临的最大的挑战是

从这节算是开始进入"正规"的机器学习了吧,之所以"正规"因为它开始要建立价值函数(cost function),接着优化价值函数求出权重,然后测试验证.这整套的流程是机器学习必经环节.今天要学习的 话题是逻辑回归,逻辑回归也是一种有监督学习方法(supervised machine learning).逻辑回归一般用来 做预测,也可以用来做分类,预测是某个类别^.^!线性回归想比大家都不陌生了,y=kx+b,给定一堆数据点, 拟合出k和b的值就行了,下次给定X时,就

[机器学习]逻辑回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现: 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高. 我们想要的是接收所有的输入,然后预测出类别.在两个类的情况下输出0或者1.这种性质的函数,也许原来你接触过,叫做Heaviside step function,即单位阶跃函数.但是这种瞬间的跳跃实际中很难处理.所以,这里我们采用Sigmoid函数. g(z)=11+e?z 为了实现Logistic回归分类器,我们在每个特征上乘以一个回归系数,再讲所有的结果相加,将这个总和带入Sigmoid函数中,得