hadoop实现svm算法,支持向量机算法介绍

hadoop实现svm算法,支持向量机算法介绍

考虑到Hadoop平台是目前最流行的分布式并行计算平台，我们将CascadeSVM和新型分布式SVM算法的思想与Hadoop平台技术相结合，得到基于Hadoop平台的算法实现。为了验证分布式SVMHadoop平台下的分布式SVM算法及其应用研究星级：62 页暂无目录？ 点击鼠标右键菜单，创建目录暂无笔记？ 选择文本，点击鼠标右键菜单，添加笔记暂无书签？

一般来说，要实现SVM算法对数据的分类任务，我们需要数据至少具备二维的属性(properties)或者标签(attributes)。这里，我们使用numpy中可生成正态分布的随机数生成工具np.random.norma算法与Hadoop 平台结合实现了一种新型卫星并行PSO 算法(NPP-PSO). 实验结果表明， 相比于单机SVM 算法， 本文的分布式SVM 算法， 在保证了准确率的前提下大幅提高了计

(3)在层叠支持向量机的理论基础之上，对基于Hadoop的并行SVM算法进行了设计与实现，并针对其存在的不足之处，提出了两点改进建议，并将其应用于处理大规模数据集，大幅度地提高了S4 基于Hadoop 的SVM 算法的实现基于Hadoop 的SVM 算法主要通过以下几个方面来实现的：(1) 向Hadoop 云平台上传数据信息。向Hadoop 云平台上传数据信息及提交

Hadoop平台下的分布式SVM算法及其应用研究-随着高速列车的快速发展，高速列车安全性问题逐渐引起人们的重视。高速列车振动监测数据为分析列车服役性能提供了条件。然而，如何及基于Hadoop的SVM的设计和实现，分类算法，支持向量机，大规模数据集处理，Hadoop。支持向量(Support Vector Machine, SVM)是数据挖掘中基于统计学习的分类算法，其优点体现在很少