[发明专利]一种面向Spark MLlib机器学习算法优化方法在审
| 申请号： | 202010411521.1 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111612154A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 陆保国;蒋炜;崔隽;雷斌;柯正祥;后弘毅 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q10/04;G06K9/62;G06F17/18;G06F17/16 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种面向Spark MLlib机器学习算法优化方法，包括：步骤1，通过训练数据集的扩充矩阵运算得到γ矩阵，所述γ矩阵包含训练数据集的统计信息，所述训练数据集的统计信息用于求解机器学习算法的参数；步骤2，通过所述γ矩阵求解机器学习算法的参数。通过本发明实施例提供的算法优化方法，能够有效对机器学习算法进行优化，相较于现有技术大大减小了空间开销和时间开销，进而降低系统的运行开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 spark mllib 机器 学习 算法 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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