大数据的思维革命及算法挑战

首先介绍大数据的发展背景,阐述大数据带来的思维革命,进一步详细评述大数据的产业价值。最后重点讨论大数据分析对计算机算法设计所带来的关键要求和挑战,并介绍一系列最新的具有代表性的大数据算法。     

基于密度估计的逻辑回归模型

介绍了一种基于密度的逻辑回归（Density-based logistic regression,DLR）分类模型以解决逻辑回归中非线性分类的问题. 其主要思想是根据Nadarays-Watson密度估计将训练数据映射到特定的特征空间,然后组建优化模型优化特征权重以及Nadarays-Watson 密度估计算法的宽度. 其主要优点在于：它不仅优于标准的逻辑回归,而且优于基于径向基函数（Radial basis function,RBF）内核的核逻辑回归（Kernel logistic regression,KLR）. 特别是与核逻辑回归分析和支持向量机（Support vector machine,SVM）相比,该方法不仅达到更好的分类精度,而且有更好的时间效率. 该方法的另一个显著优点是,它可以很自然地扩展到数值类型和分类型混合的数据集中. 除此之外,该方法和逻辑回归（Logistic regression,LR）一样,有同样的模型可解释的优点,这恰恰是其他如核逻辑回归分析和支持向量机所不具备的.