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MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机比较研究
被引量：
10
1
作者
宋丹丹
翟俊海
+1 位作者
李艳
齐家兴
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第7期1381-1388,共8页
对MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机进行了比较研究.具体地,从程序运行时间、任务的同步次数、分类器的泛化性能和需要读写的文件数目4个方面进行了比较.得出了如下结论:1)在程序运行时间上,基于Spark的大数据极限学习机...
对MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机进行了比较研究.具体地,从程序运行时间、任务的同步次数、分类器的泛化性能和需要读写的文件数目4个方面进行了比较.得出了如下结论:1)在程序运行时间上,基于Spark的大数据极限学习机明显优于MapReduce的大数据极限学习机,通过理论分析以及对比不同平台的并行指标speed Up和sizeUp证明了这一结论,而且随着隐含层节点个数的增多,这一优势越发明显;2)在任务的同步次数上,基于MapReduce大数据极限学习机的性能优于基于Spark大数据极限学习机;3)在分类器的泛化性能上,基于MapReduce的大数据极限学习机与基于Spark大数据极限学习机并无本质的差别;4)在需要读写的文件数目上,基于MapReduce的大数据极限学习机需要读写的文件数目与M ap任务个数有关,而基于Spark的大数据极限学习机需要读写的文件数目与分区数有关.这些结论对从事相关研究的人员,特别是从事大数据机器学习研究的人员具有较高的参考价值.
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关键词
大数据
机器学习
极限学习机
并行计算
任务同步
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职称材料
基于残差神经网络的颅骨缺损识别研究
2
作者
廉洪宇
沈翔
+2 位作者
陈广新
国威
才莹
《新一代信息技术》
2024年第5期1-5,共5页
鉴于颅骨缺损可能引发的严重健康问题,本研究旨在通过残差神经网络,提高对颅骨缺损的诊断精准度,从而提升患者的治疗成效和生存质量。本研究采用ResNet50深度学习模型结合颅骨医学影像数据,利用残差网络结构来增强对颅骨缺损的识别能力...
鉴于颅骨缺损可能引发的严重健康问题,本研究旨在通过残差神经网络,提高对颅骨缺损的诊断精准度,从而提升患者的治疗成效和生存质量。本研究采用ResNet50深度学习模型结合颅骨医学影像数据,利用残差网络结构来增强对颅骨缺损的识别能力,并与传统CNN模型进行比较。ResNet50模型在颅骨缺损识别任务中显著优于CNN,其AUC指标达到0.92,表明在学习和泛化骨骼断裂特征方面具有更高的准确性和效率。综合考虑模型的计算资源需求、泛化性能以及实际应用中的数据规模,ResNet50模型在颅骨缺损识别领域展现出显著优势,但为了更好地适应临床应用,仍需对模型进行进一步优化和调整。
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关键词
残差神经网络
颅骨缺损
深度学习
医学影像分析
图像识别
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职称材料
机器学习在购买意图方面的应用
3
作者
刘占玉
高荣芳
《智能计算机与应用》
2020年第6期66-67,73,共3页
顾客是否成功购买商品,不仅与商品本身有关,而且与顾客所处区域、类型和特殊节日有关。互联网时代,各大购物网站都有海量的顾客购买信息,因此可以通过顾客对网站的使用和操作信息,使用机器学习算法来预测顾客购买此类商品的意向。本文...
顾客是否成功购买商品,不仅与商品本身有关,而且与顾客所处区域、类型和特殊节日有关。互联网时代,各大购物网站都有海量的顾客购买信息,因此可以通过顾客对网站的使用和操作信息,使用机器学习算法来预测顾客购买此类商品的意向。本文使用随机森林算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法建立模型,并采用五折交叉验证的方法选出这3个可靠的模型,预测顾客在线购买的可能性,最终通过准确率、召回率、F1值、AUC对模型进行评估。实验结果表明:随机森林更适合于在线购买意图的预测。
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关键词
在线购买意图
随机森林
SVM
朴素贝叶斯
五折交叉验证
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职称材料
题名
MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机比较研究
被引量：
10
1
作者
宋丹丹
翟俊海
李艳
齐家兴
机构
河北大学数学与信息科学学院
河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第7期1381-1388,共8页
基金
国家自然科学基金项目(71371063)资助
河北省科技计划重点研发项目(19210310D)资助
+2 种基金
河北省自然科学基金项目(F2017201026)资助
河北大学研究生创新资助项目(hbu2019ss077)资助
河北省研究生专业学位教学案例库建设项目(KCJSZ2018009)资助。
文摘
对MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机进行了比较研究.具体地,从程序运行时间、任务的同步次数、分类器的泛化性能和需要读写的文件数目4个方面进行了比较.得出了如下结论:1)在程序运行时间上,基于Spark的大数据极限学习机明显优于MapReduce的大数据极限学习机,通过理论分析以及对比不同平台的并行指标speed Up和sizeUp证明了这一结论,而且随着隐含层节点个数的增多,这一优势越发明显;2)在任务的同步次数上,基于MapReduce大数据极限学习机的性能优于基于Spark大数据极限学习机;3)在分类器的泛化性能上,基于MapReduce的大数据极限学习机与基于Spark大数据极限学习机并无本质的差别;4)在需要读写的文件数目上,基于MapReduce的大数据极限学习机需要读写的文件数目与M ap任务个数有关,而基于Spark的大数据极限学习机需要读写的文件数目与分区数有关.这些结论对从事相关研究的人员,特别是从事大数据机器学习研究的人员具有较高的参考价值.
关键词
大数据
机器学习
极限学习机
并行计算
任务同步
Keywords
big data
machine learnig
extreme learning machine
parallel computing
task synchronization
分类号
T181 [一般工业技术]
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职称材料
题名
基于残差神经网络的颅骨缺损识别研究
2
作者
廉洪宇
沈翔
陈广新
国威
才莹
机构
牡丹江医学院附属红旗医院
牡丹江医学院第一临床医学院
牡丹江医学院医学影像学院
牡丹江医学院生命科学学院
出处
《新一代信息技术》
2024年第5期1-5,共5页
基金
2022年度黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(No.2022-KYYWF-0695)
文摘
鉴于颅骨缺损可能引发的严重健康问题,本研究旨在通过残差神经网络,提高对颅骨缺损的诊断精准度,从而提升患者的治疗成效和生存质量。本研究采用ResNet50深度学习模型结合颅骨医学影像数据,利用残差网络结构来增强对颅骨缺损的识别能力,并与传统CNN模型进行比较。ResNet50模型在颅骨缺损识别任务中显著优于CNN,其AUC指标达到0.92,表明在学习和泛化骨骼断裂特征方面具有更高的准确性和效率。综合考虑模型的计算资源需求、泛化性能以及实际应用中的数据规模,ResNet50模型在颅骨缺损识别领域展现出显著优势,但为了更好地适应临床应用,仍需对模型进行进一步优化和调整。
关键词
残差神经网络
颅骨缺损
深度学习
医学影像分析
图像识别
Keywords
residual neural network
skull defect
deep learning
medical image analysis
image recognition
分类号
T181 [一般工业技术]
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职称材料
题名
机器学习在购买意图方面的应用
3
作者
刘占玉
高荣芳
机构
西安石油大学计算机学院
出处
《智能计算机与应用》
2020年第6期66-67,73,共3页
文摘
顾客是否成功购买商品,不仅与商品本身有关,而且与顾客所处区域、类型和特殊节日有关。互联网时代,各大购物网站都有海量的顾客购买信息,因此可以通过顾客对网站的使用和操作信息,使用机器学习算法来预测顾客购买此类商品的意向。本文使用随机森林算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法建立模型,并采用五折交叉验证的方法选出这3个可靠的模型,预测顾客在线购买的可能性,最终通过准确率、召回率、F1值、AUC对模型进行评估。实验结果表明:随机森林更适合于在线购买意图的预测。
关键词
在线购买意图
随机森林
SVM
朴素贝叶斯
五折交叉验证
Keywords
Online purchase intention
Random forest
SVM
Naive Bayes
5-fold cross Validation
分类号
T181 [一般工业技术]
F724.6 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MapReduce和Spark两种框架下的大数据极限学习机比较研究
宋丹丹
翟俊海
李艳
齐家兴
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于残差神经网络的颅骨缺损识别研究
廉洪宇
沈翔
陈广新
国威
才莹
《新一代信息技术》
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
机器学习在购买意图方面的应用
刘占玉
高荣芳
《智能计算机与应用》
2020
0
在线阅读
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职称材料
已选择
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