31、大数据处理与支持向量机的深度解析

大数据处理与支持向量机的深度解析

1. 大数据处理的挑战与随机梯度下降算法

在数据科学项目中，数据规模常常成为分析的难题。当数据无法全部载入计算机内存，或者即使内存足够，但应用程序无法在合理时间内使用机器学习算法处理数据时，就可认为数据量过大。为应对此类大数据问题，随机梯度下降（SGD）算法是一个有效的解决方案。

1.1 随机梯度下降算法原理

SGD 回归器（SGDRegressor）和 SGD 分类器（SGDClassifier）作为线性预测器，每次仅使用一个观测值来优化系数。尽管这会使达到与岭回归或套索回归相当结果所需的迭代次数增多，但能显著减少内存和时间开销。SGD 优化是基于每次输入观测值后进行参数调整，从而在最小化误差函数的过程中，路径更长且略显不稳定。

1.2 算法使用要点

• 变量标准化 ：SGD 对变量的尺度敏感，因此必须对特征进行标准化处理，例如使用 StandardScaler 将特征强制限定在 [0,+1] 或 [-1,+1] 范围内，否则会导致结果不佳。
• 数据分块处理 ：除非能将所有训练数据载入内存，否则需处理数据块。为使训练有效，可让 StandardScaler 从首个可用数据中推断均值和标准差，以此进行初始估计的变换足以开展有效的学习过程。

1.3 代码示例