HBase支持下的大数据多分类逻辑回归算法优化

本文主要探讨了在大数据环境下，针对多分类逻辑回归模型训练过程中面临的内存限制问题，提出了一种名为“块批量梯度下降”的优化算法。HBase, 一个分布式列族存储系统，被选作数据存储平台，因为其能够处理大规模数据集且支持高效的数据读取。 首先，文章指出在大数据背景下，单个客户端可能无法承载完整的训练数据集，这使得传统的逻辑回归算法难以直接应用。为了克服这个问题，作者将数据集分块存储在HBase中，通过设置表扫描对象的起始行键参数，每次获取包含一定数量训练样本和结果值的数据块。这种策略可以减少客户端和服务端之间的RPC调用频率，从而提升计算效率。 块批量梯度下降算法的核心在于，它允许对这些数据块进行多次迭代计算，通过逐步更新回归系数，直到达到收敛条件或者达到预设的循环控制阈值。这种方法的优势在于能够有效地利用并行计算能力，尤其是在分布式环境中，可以显著加速模型训练过程。 多分类问题通过转化为多个二分类问题来解决，每个分类都需要在训练数据表中设立独立的结果值列，与训练样本列簇一起参与计算。通过这种方法，算法能够分别得到每个分类的回归系数，实现对测试样本的准确分类。 研究者刘黎志、邓介一和吴云韬来自武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室和计算机科学与工程学院，他们的工作得到了湖北省自然科学基金和高等学校优秀中青年科技创新团队计划的资助。他们的研究集中在基于移动互联网、云计算、大数据和数据挖掘等领域。 文章的关键点包括块批量梯度下降算法、多分类逻辑回归、大数据处理技术和HBase的使用。该研究不仅解决了实际问题，也展示了如何在大数据背景下优化机器学习模型的训练，并且通过实验验证了算法的有效性和准确性。 总结来说，本文提供了一种创新的解决方案，利用HBase的特性，结合块批量梯度下降算法，有效应对了在大数据环境下多分类逻辑回归模型训练的挑战，提升了模型训练的效率和准确性。这对于大数据分析和机器学习领域的实践具有重要的参考价值。