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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.8
- 수록면
- 911 - 923 (13page)
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빅데이터 시대에 머신러닝의 중요성은 더욱 부각되고 있고 로지스틱 회귀는 머신러닝에서 분류를 위한 방법으로 의료, 경제학, 마케팅 및 사회과학 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있다. 지금까지 R과 Hadoop의 통합환경인 RHIPE 플랫폼은 설치 및 MapReduce 구현의 어려움으로 인해 거의 연구가 이루지 지지 않았다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 대해 로지스틱 회귀 추정을 위한 두가지 알고리즘 즉, Gradient Descent 알고리즘과 Newton-Raphson 알고리즘에 대해 MapReduce로 구현하고, 실제 데이터와 모의실험 데이터를 가지고 이들 알고리즘 간의 성능을 비교하고자 한다. 알고리즘 성 능 실험에서 Gradient Descent 알고리즘은 학습률에 크게 의존하고 또한 데이터에 따라 수렴하지 않는 문제를 갖고 있다. Newton-Raphson 알고리즘은 학습률이 불필요 할 뿐만 아니라 모든 실험 데이터에 대해 좋은 성능을 보였다.
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[학술지(정기간행물)] - Arnulf, B. A. / 2003 / Classification in a normalized feature space using support vector machines / IEEE 14 : 597 ~ 605
[인터넷자원] - / / ASA data expo
[단행본] - Ciliendo, E. / 2007 / IBM redbooks / IBM, International Technical Support Organization
[보고서] - Davenport, T. / 2015 / B.I.G. Forum 2015. Big data initiative Gyeonggi, Gyeonggi Creative Economy &Innovation Center
[단행본] - Forte, R. M. / 2015 / Mastering predictive analytics with R / Packt Publishing Ltd
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