泰经纪人莫拉比托-的A2,弗朗西斯科·卡罗盟——Fiosina伊莲娜AU - Fiosins,马克西姆PY - 2017 DA - 2017/03/08 TI -分布的非参数和半参数回归对火花大数据预测SP - 5134962六世- 2017 AB -预测在大数据集是一种常见的但复杂的任务,不能执行使用知名参数线性回归。然而,非参数和半参数方法,建立非线性数据模型,使预测的计算密集型和缺乏足够的可扩展性,以应对大数据集提取成功的结果在合理的时间。我们提出分布式并行版本的一些非参数和半参数回归模型。我们使用MapReduce范式和描述引发数据结构的算法的并行化计算。提出算法的预测精度与线性回归模型相比,这是目前唯一的预测模型在并行分布式实现火花框架内解决大数据问题。算法的并行化的优点。我们验证模型进行各种数值实验:拟合优度评价,分析如何提高数据集大小影响时间消费,和分析时间的消费,不同程度的并行性(工人数量)在分布式实现。SN - 1687 - 9724 UR - https://doi.org/10.1155/2017/5134962 - 10.1155 / 2017/5134962摩根富林明应用计算智能和软计算PB - Hindawi KW - ER