spark mllib如何实现随机梯度下降法
发表于:2024-09-22 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年09月22日,小编给大家分享一下spark mllib如何实现随机梯度下降法,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!运行代码如下package spark.regressionAnalysi
千家信息网最后更新 2024年09月22日spark mllib如何实现随机梯度下降法
小编给大家分享一下spark mllib如何实现随机梯度下降法,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
运行代码如下
package spark.regressionAnalysis/** * 随机梯度下降法(stochastic gradient descent,SGD) * SGD是最速梯度下降法的变种。 * 使用最速梯度下降法,将进行N次迭代,直到目标函数收敛,或者到达某个既定的收敛界限。 * 每次迭代都将对m个样本进行计算,计算量大。 * 为了简便计算,SGD每次迭代仅对一个样本计算梯度,直到收敛。 * 随机梯度下降,即(最快速从紫金山山顶下去) * * Created by eric on 16-7-10. */import scala.collection.mutable.HashMapobject SGD { val data = HashMap[Int,Int]() //创建数据集 def getData():HashMap[Int,Int] = {//生成数据集内容 for(i <- 1 to 50){ //创建50个数据 data += (i -> (16*i))//写入公式y=16x } data //返回数据集 } var θ:Double = 0 //第一步假设θ为0 var α:Double = 0.1 //设置步进系数,每次下降的幅度大小 def sgd(x:Double,y:Double) = {//设置迭代公式 θ = θ - α * ( (θ*x) - y) //迭代公式 } def main(args: Array[String]) { val dataSource = getData() //获取数据集 dataSource.foreach(myMap =>{//开始迭代 sgd(myMap._1,myMap._2)//输入数据 }) println("最终结果θ值为 " + θ)//显示结果 }}
结果如图
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