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如何使用MapReduce進行大數(shù)據(jù)的主動學(xué)習(xí)

2018-12-12 | rar | 0.73 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對傳統(tǒng)的主動學(xué)習(xí)算法只能處理中小型數(shù)據(jù)集的問題,提出一種基于MapReduce的大數(shù)據(jù)主動學(xué)習(xí)算法。首先,在有類別標簽的初始訓(xùn)練集上,用極限學(xué)習(xí)機( ELM)算法訓(xùn)練一個分類器,并將其輸出用軟最大化函數(shù)變換為一個后驗概率分布。然后,將無類別標簽的大數(shù)據(jù)集劃分為Z個子集,并部署到Z個云計算節(jié)點上。在每一個節(jié)點,用訓(xùn)練出的分類器并行地計算各個子集中樣例的信息熵,并選擇信息熵大的前q個樣例進行類別標注,將標注類別的Z×q個樣例添加到有類別標簽的訓(xùn)練集中。重復(fù)以上步驟直到滿足預(yù)定義的停止條件。在Artificial、Skin、Statlog和Poker 4個數(shù)據(jù)集上與基于ELM的主動學(xué)習(xí)算法進行了比較,結(jié)果顯示,所提算法在4個數(shù)據(jù)集上均能完成主動樣例選擇,而基于ELM的主動學(xué)習(xí)算法只在規(guī)模最小的數(shù)據(jù)集上能完成主動樣例選擇。實驗結(jié)果表明,所提算法優(yōu)于基于極限學(xué)習(xí)機的主動學(xué)習(xí)算法。

  大數(shù)據(jù)具有以下幾個特征:海量( Volume)、多模態(tài)(Variety)、變化速度快(Velocity)、蘊含價值高(Value)和可靠性高( Veracity)。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)面臨著巨大的挑戰(zhàn),其中也包括主動學(xué)習(xí)。主動學(xué)習(xí)算法大致可以分為兩大類:基于池的主動學(xué)習(xí)算法和基于流的主動學(xué)習(xí)算法。

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