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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.4
- 수록면
- 9 - 16 (8page)
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Machine learning has found widespread implementations and applications in many different domains in our life. Logistic regression is a type of classification in machine leaning, and is used widely in many fields, including medicine, economics, marketing and social sciences.
In this paper, we present the MapReduce implementation of three existing algorithms, this is, Gradient Descent algorithm, Cost Minimization algorithm and Newton-Raphson algorithm, for logistic regression on RHadoop that integrates R and Hadoop environment applicable to large scale data.
We compare the performance of these algorithms for estimation of logistic regression coefficients with real and simulated data sets. We also compare the performance of our RHadoop and RHIPE platforms.
The performance experiments showed that our Newton-Raphson algorithm when compared to Gradient Descent and Cost Minimization algorithms appeared to be better to all data tested, also showed that our RHadoop was better than RHIPE in real data, and was opposite in simulated data.
In this paper, we present the MapReduce implementation of three existing algorithms, this is, Gradient Descent algorithm, Cost Minimization algorithm and Newton-Raphson algorithm, for logistic regression on RHadoop that integrates R and Hadoop environment applicable to large scale data.
We compare the performance of these algorithms for estimation of logistic regression coefficients with real and simulated data sets. We also compare the performance of our RHadoop and RHIPE platforms.
The performance experiments showed that our Newton-Raphson algorithm when compared to Gradient Descent and Cost Minimization algorithms appeared to be better to all data tested, also showed that our RHadoop was better than RHIPE in real data, and was opposite in simulated data.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Related works
III. Experimental Analysis of Logistic Regression Algorithms on RHadoop
IV. Conclusions and Further Research
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
[단행본] - J. M. Hilbe / 2009 / Logistic Regression Models / Chapman & Hall/CRC Press
[학술지(정기간행물)] - B. Oancea / 2014 / Integration R and Hadoop for Big data analysis / Romanian Statistical Review (2) : 83 ~ 94
[단행본] - T. White / 2012 / Hadoop: The Definitive Guide / O’Reilly Media, Inc
[단행본] - V. Prajapati / 2013 / Big data analytics with R and Hadoop / Packt Publishing Ltd
[학위논문] - S. Guha / 2010 / Computing environment for the statistical analysis of large and complex data / PhD / Purdue University
[학술지(정기간행물)] - B. Oancea / 2014 / Integration R and Hadoop for Big data analysis / Romanian Statistical Review (2) : 83 ~ 94
[단행본] - T. White / 2012 / Hadoop: The Definitive Guide / O’Reilly Media, Inc
[단행본] - V. Prajapati / 2013 / Big data analytics with R and Hadoop / Packt Publishing Ltd
[학위논문] - S. Guha / 2010 / Computing environment for the statistical analysis of large and complex data / PhD / Purdue University
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