【摘 要】
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逻辑回归中的批量梯度下降算法需要访问全部数据样本,在单节点环境下计算耗时较长。针对大批量数据集的训练问题,提出了一种基于MapReduce框架的并行化算法。首先利用HDFS文
【机 构】
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智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学）
【基金项目】
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武汉工程大学第十三期大学生校长基金项目(2018074)
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逻辑回归中的批量梯度下降算法需要访问全部数据样本,在单节点环境下计算耗时较长。针对大批量数据集的训练问题,提出了一种基于MapReduce框架的并行化算法。首先利用HDFS文件系统存储训练数据集,MapReduce框架会对输入数据集进行分片处理,每一个分片交由一个Map节点进行处理;Map过程的输出结果会传给Combiner节点,进行各个分片内部的数据归并;所有分片的归并结果会通过Shuffle过程,进行各个分片间的数据合并,汇总成一个输出文件;输出文件会传给Reduce节点进行运算,最后将计算结果用于参
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