SGD-SVM Spark并行

最新推荐文章于 2022-07-01 14:24:36 发布
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分类专栏： spark
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/taohang1990/article/details/30221023
本文深入探讨了Hinge-Loss损失函数及其两种实现方式：Hinge损失函数的L1loss和L2loss。通过分析比较，解释了它们与正则化项的区别，并提供了有关如何在机器学习模型中应用这些概念的实用指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用Hinge-Loss损失函数。

对hinge loss，又可以细分出hinge loss（或简称L1 loss）和squared hinge loss（或简称L2 loss）。国立台湾大学的Chih-Jen Lin老师发布的Liblinear就实现了这2种hinge loss。L1 loss和L2 loss与下面的regularization是不同的，注意区分开。常用的正则项是L1-regularization和L2-regularization。

关于几种loss函数的介绍，请见http://eletva.com/tower/?p=186


机器学习-SVM-SMO与SGD求解(附鸢尾花数据集实战，含代码）
weixin_47895059的博客
04-21 3040
代码SMO部分参考书籍为《机器学习实践》首先，我们认识到SVM其实就是求一个最优（超）平面的过程，说svm有三宝，间隔，对偶，核技巧间隔就是说要求得的平面距离所有点间隔最大，这是一个最优化问题，可以用拉格朗日乘数法，解决。化为这个形式后，求它的对偶问题，求解的对偶问题的答案，按照以下公式反推到原问题的答案两种常用的求解算法：1.SGD将原问题转变为一个最小损失函数的问题，用梯度下降的方法，优化参数，减小损失2.SMO每次只从参数中挑去两个进行优化，这样能使问题简化成很多个二次凸优化问题。
Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（下）--SparkMLlib实战
yirenboy的专栏
09-11 5145
Spark之所以在机器学习方面具有得天独厚的优势，有以下几点原因： （1）机器学习算法一般都有很多个步骤迭代计算的过程，而Spark基于内存的计算模型天生就擅长迭代计算； （2）从通信的角度讲，Spark具有出色而高效的Akka和Netty通信系统，通信效率极高。
云计算环境下的并行SVM算法研究.pdf
08-22
云计算环境下的并行SVM算法研究
svm sgd matlab,基于SGD、ASGD算法的SVM分类器（OpenCV案例源码train_svmsgd.cpp解读）
weixin_35974217的博客
03-25 395
此案例用于二分类问题(鼠标左键、右键点出两类点，会实时画出分界线)，最终得到一条分界线(直线)：f(x)=weights*x+shift源码不再贴出，只讲解最核心的doTrain()里的内容。参数含义翻译自ml.hpp文件。与SVM不同，SVMSGD不需要设置核函数。【参数】默认值见下述代码模型类型：SGD、ASGD(推荐)。随机梯度下降、平均随机梯度下降。边界类型：HARD_MARGIN、SOF...
SVM的并行化
coderplay的专栏
03-10 2086
目前我在SVM的并行化方面已经有解法. SVM在数学上的本质是凸优化理论, 可以有很多种解法。 它的问题具有对偶性, 从原问题出发和从对偶问题出发。传统SVM在大数据集下，它的核矩阵要占用的内存非常大，呈平方地递增。 也就是说1000个数据占用的内存会是100个数据占用的内存的100 倍。为了解决此问题，涉及到SVM的分解，极端的情况下是使用SMO算法，这也是目前SVM最流行的解法。 SMO算法每...
基于P-pack SGD的Spark核SVM求解器
资源摘要信息:"Spark_kernel_svm是一个基于Apache Spark平台实现的核支持向量机（SVM）求解器，它采用了P-pack SGD（Parallel Primal accelerated Stochastic Gradient Descent）算法来优化训练过程。P-pack SGD算法...
Spark环境下并行L SVM实现与学习
"该资源是关于在Spark并行环境下实现线性支持向量机（L SVM）的源代码，适用于初学者学习。" 在Spark框架下实现线性支持向量机（Linear Support Vector Machine，简称L SVM）是机器学习中的一个常见任务，尤其在大...
Spark_kernel_svm
06-01
Spark_kernel_svm 实现了基于 P-pack SGD 算法的核支持向量机求解器，Zhu, Zeyuan Allen 等人，“P-packSVM：并行原始梯度下降核 SVM”，ICDM，2009。 利用 AMPLab 开发的 IndexedRDD。
mllib调参 spark_Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（下）--机器学习库SparkMLlib实战
weixin_39789101的博客
12-19 416
【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在《1、MLlib实例1.1聚类实例1.1.1算法说明聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能相似，簇与簇之间的object尽可能相异。聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分，除了最为简单的K-Means聚类算法外，比较常见的还有...
svm_sgd_haskell:基于随机梯度下降近似的机器学习算法（支持向量机、逻辑回归等）
07-08
svm_sgd_haskell 基于随机梯度下降近似的机器学习算法（支持向量机、逻辑回归等）。 内存调优方法 输入数据格式 1 2:2.5 5:5.1 -1 3:3.1 4:4.5 -1 5:5.5 7:7.7 输入数据集 （注意，文件大小为 4G）。 取数据的子集进行测试。 编译 ghc -o sg.o2 -outputdir outdir -O2 --make svm_sgd_haskell/src/Sgd/Svm/Main.hs -fforce-recomp -rtsopts -isvm_sgd_haskell/src -prof -auto-all -caf-all 使用 RTS 运行 时间 ./sg.o2 $inputfile -e 1 --dontnormalize=True +RTS -K100M -s 调整结果 调整努力 t 0 ：初始实现
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06-11
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