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基于Hadoop平臺的分布式SVM參數尋優

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  參數的選擇對算法分類與預測的正確率有直接影響。在參數選擇中全局網格搜索有著計算可靠、簡單、優化效果明顯的優勢,適合應用于可靠性要求高的工程運算,如在復雜系統的故障診斷中對故障模式識別算法進行參數尋優等。但是,全局網格搜索在尋優過程中耗時過長,仍然是一個制約其使用的問題,尤其對于實時性要求較高的系統。以支持向量機的參數全局尋優問題為例,針對網格搜索尋優時間長的缺點,利用Hadoop平臺進行分布式參數尋優,借助HDFS將參數自動劃分到計算節點上,并運用MapReduce計算框架建立分布式參數尋優模型,完成模型訓練預測及參數優化。實驗結果表明,在不降低算法性能的前提下提高了尋優效率。

基于Hadoop平臺的分布式SVM參數尋優

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