分布式计算方法统计模型的mr实现_第1页
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文档简介

统计模型的MapReduce实现目录1.

MapReduce入门

矩阵相乘

线性回归

逻辑回归2.非迭代的MapReduceKNN3.迭代的MapReduceK-means聚类一点讨论为什么要进行分布式计算？分布式计算的要点是什么？理想的情况，糟糕的情况1.入门-矩阵相乘1.入门-线性回归

1.入门-逻辑回归2.非迭代的MR–MapReduce过程2.非迭代的MR-KNN思想对一个测试样本点，找出训练样本集中与它距离最近的K个点，把这K个点的标签的众数作为预测标签步骤Mapper：

计算每个测试样本点与各训练样本点的距离，找到前K小的Reducer：以测试样本点汇总距离，找出前K小的，把这K个训练样本点的标签作为预测标签2.非迭代的MR-KNNMapper（每个mapper中包含部分训练集和所有测试集样本）输入：key–样本标号；value

-样本的标签和属性计算：每个测试样本点和训练样本点的距离，找到前K个

输出：key

-测试样本的标号；value

-训练样本的标签和距离Reduce输入：key

-测试样本的标号；value

-训练样本的标签和距离计算：对同一个Key对应的标签和距离，对距离升序排列，取前K个标签的众数输出：key

-测试样本的标号；value

–测试样本的预测标签3.迭代的MR：K-means步骤：初始化类中心Mapper将每条数据划入最近的类Reducer归并计算新的类中心对比新的类中心与上一次的类中心，若收敛则停止迭代，否则循环2-33.迭代的MR：K-means额外的输入中心点文件：用以存储中心点的类别标签和特征，需要初始化。该文件会在后序每一轮MapReducer中进行更新，直到收敛迭代终止判断文件：以中心点文件、Reducer计算得到的新中心点、终止条件为输入，返回是否终止迭代的判断Mapper输入：key

–样本标号；value

-样本特征；计算：每个样本点与k个中心点的距离，取距离最小的中心点的类别作为预测类别输出：key–类别标签

；value

–样本特征Reducer输入：key–类别标签

；value

–样本特征；计算：同一个key的样本特征的均值，作为新的中心点特征；判断该中心点与上一步的中心点的距离；若满足终止条件，输出当前（key，value）；否则更新中心点文件，并进入下一轮MapReduce优化mapper只输出类别标签、样本个数、样本特征均值一点讨论随机森林并行？分布式？

一个worker中的数据是否能认为是随机抽样？kmeans马氏距离中特征的协方差矩阵如何估计？----->解决1：存储时，数据随机分区----->解决2：取平均

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