Python实现优化算法:梯度下降与牛顿法解决Rosenbrock函数最小值
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更新于2024-08-07
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"本文档主要介绍了使用Python实现基于梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值的实例,并结合大数据项目背景,探讨了用户画像的构建、标签体系、数据源整合以及ID映射等问题。项目采用HDFS作为主存储,SPARK进行运算,redis作为辅助存储,通过图计算解决多源数据ID的一致性问题。"
在优化算法的范畴中,梯度下降和牛顿法是两种常见的数值优化方法,用于寻找函数的局部极小值。Rosenbrock函数是一个常用于测试优化算法性能的非线性多变量函数,其形状包含一个长长的峡谷,两侧陡峭,找到其最小值点具有一定的挑战性。Python中,可以利用科学计算库如NumPy和SciPy来实现这两种算法,通过迭代更新参数,逐步接近函数的最小值。
在大数据项目中,用户画像是一种关键的分析工具,用于描绘用户的行为特征、兴趣偏好、消费习惯等信息。用户画像的构建涉及到多个数据源的整合,如内部访问行为日志、DSP请求日志和第三方合作数据(如运营商用户行为日志)。在数据多样性背景下,用户ID的统一是重要挑战,因为不同设备、操作系统或应用会产生不同的ID标识,如AndroidID、MAC地址、IMEI、IMSI等。
ID_mapping是解决这一问题的关键步骤,它旨在将不同来源的用户ID映射到同一标识,以便于数据聚合和用户行为分析。文中提到使用图计算技术,如Apache Spark的GraphX库,来识别和连接关联的ID,实现ID的统一。图计算的基本概念是将数据表示为节点和边的网络结构,通过遍历和分析这些结构来找出ID之间的关系。
预处理阶段,包括数据清洗、解析和集成,是大数据项目的重要组成部分。例如,对DSP竞价请求日志数据进行预处理,涉及去除异常值、解析复杂格式的日志数据,以及将来自不同源的数据整合到一起,形成可供后续分析使用的干净数据集。
本项目结合了优化算法的理论知识和大数据处理的实际操作,通过Python实现了寻找Rosenbrock函数最小值的示例,并展示了在用户画像系统构建中如何处理多源数据和ID映射的问题,为大数据分析提供了实际案例和方法论。
2020-09-17 上传
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