Advertisement

Distributed-SVM: 基于 MapReduce 的分布式支持向量机方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Distributed-SVM采用MapReduce框架实现了支持向量机算法的大规模并行处理，有效提升了模型训练效率与应用范围。 分布式支持向量机（SVM）的一些训练方法在MapReduce框架下得以实现。目前实施的简单方法包括级联SVM及类似Bagging的方法。这两种方法均参考了O. Meyer等人发表于《数据分析、机器学习与知识发现》中的论文，Springer出版，第87至95页，2013年。 此外，在核心训练过程中我们使用了LIBSVM库作为支持向量机的实现工具。关于此库的相关资料可以参考C.-C. Chang和 C.-J 林的文章《LIBSVM：一个支持向量机的库》，刊载于ACM智能系统与技术汇刊，2:27:1-27:27, 2011。 构建信息如下： Hadoop版本：2.4.1 LIBSVM版本：3.17 使用以下命令进行安装： ``` git clone https://github.com/tzulitai/distributed-svm.git cd distributed-svm mvn clean install ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Distributed-SVM: 基于 MapReduce 的分布式支持向量机方法
    优质
    Distributed-SVM采用MapReduce框架实现了支持向量机算法的大规模并行处理，有效提升了模型训练效率与应用范围。 分布式支持向量机（SVM）的一些训练方法在MapReduce框架下得以实现。目前实施的简单方法包括级联SVM及类似Bagging的方法。这两种方法均参考了O. Meyer等人发表于《数据分析、机器学习与知识发现》中的论文，Springer出版，第87至95页，2013年。 此外，在核心训练过程中我们使用了LIBSVM库作为支持向量机的实现工具。关于此库的相关资料可以参考C.-C. Chang和 C.-J 林的文章《LIBSVM：一个支持向量机的库》，刊载于ACM智能系统与技术汇刊，2:27:1-27:27, 2011。 构建信息如下： Hadoop版本：2.4.1 LIBSVM版本：3.17 使用以下命令进行安装： ``` git clone https://github.com/tzulitai/distributed-svm.git cd distributed-svm mvn clean install ```
     
  • SVM分类器的支持向量机方法
    优质
    简介：支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，用于回归和分类任务。本项目聚焦于SVM在分类问题中的应用，特别是如何通过优化决策边界来最大化类间区分度，并探讨其核心概念“支持向量”的作用机制。 使用C++实现支持向量机(SVM)的代码。
     
  • SFLA-SVM算法.rar（基于支持向量机的SFLA方法）
    优质
    本资源提供了一种结合了支持向量机与 shuffled frog leaping algorithm (SFLA) 的优化方法，旨在提升分类模型性能。适用于机器学习和数据挖掘领域研究者。 SFLA-SVM.rar包含了基于支持向量机的 shuffled frog leaping算法的相关内容。
     
  • 基于MATLAB的支持向量机(SVM)分类器
    优质
    本项目利用MATLAB开发支持向量机(SVM)分类器，旨在实现高效准确的数据分类。通过优化SVM参数，应用于模式识别和数据挖掘等领域，展现其强大的机器学习能力。 适合初学者的最简洁的支持向量机Matlab代码示例。
     
  • 基于支持向量机(SVM)的鸢尾花识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于支持向量机（SVM）的鸢尾花分类算法，通过优化参数配置提高了模型对不同种类鸢尾花的准确辨识能力。 SVM—鸢尾花识别；SVM—鸢尾花识别；SVM—鸢尾花识别。
     
  • 基于支持向量机(SVM)的多分类算法实现
    优质
    本研究探讨了支持向量机在解决多分类问题中的应用，设计并实现了多种有效的SVM多分类算法，旨在提升分类准确率和效率。 一般的支持向量机（SVM）仅适用于二分类问题。而本次上传的代码实现了一个四分类支持向量机算法，并且在关键部分添加了注释以方便初学者理解。此外，本代码使用了libsvm工具箱，需要读者自行配置该工具箱，但配置过程相对简单，在网上可以找到相关教程进行操作。数据方面，你可以选择自己的数据集或直接使用压缩包内的示例数据。
     
  • 基于SVM的支持向量机分类实例分析
    优质
    本文章详细介绍了支持向量机(SVM)在数据分类中的应用，并通过具体实例深入解析了其工作原理与实际操作技巧。适合初学者和进阶者参考学习。 项目总结 本项目详细介绍了如何使用Python中的scikit-learn库实现一个基于支持向量机（SVM）的分类任务。我们采用经典的鸢尾花数据集进行实验，涵盖了数据加载与预处理、模型训练、预测及评估等关键步骤，并展示了结果可视化。 通过此项目，读者可以掌握SVM的基本概念和使用方法，学会如何在实际应用中利用SVM解决分类问题。希望本项目的介绍能够为读者提供有价值的参考，帮助提升其机器学习实践能力。
     
  • 基于Python的SVM支持向量机实现
    优质
    本项目使用Python语言实现了支持向量机(SVM)算法，并通过多个数据集验证了模型的有效性。代码开源，可供学习和研究参考。 基于Python语言实现的支持向量机用于解决机器学习中的分类问题研究。
     
  • 支持向量机(SVM)PPT
    优质
    本PPT旨在介绍和支持学习理解支持向量机（SVM）这一机器学习算法。通过清晰讲解其原理、应用及优缺点，帮助听众掌握SVM的核心概念和实际操作技巧。 我分享了一个关于SVM总结的PPT，在其中介绍了硬间隔的概念，并给出了简要的推导过程。这个内容可以帮助大家简单地了解相关知识。
     
  • 基于布谷鸟算法的CS优化支持向量机回归算法(SVM)
    优质
    本研究提出了一种结合布谷鸟搜索算法与支持向量机的回归模型，旨在通过优化参数提升SVM的预测性能和准确性。 关于CS部分的书写已经进行了封装，可以通用，并用于其他模型的优化。该资源实例主要用于支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon以及核系数gamma的调参工作。