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基于MapReduce的非线性支持向量机分类算法研究的任务书
一、研究背景和意义
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是机器学习中常用的分类算法之一，其在处理高维数据和非线性分类问题上具有很好的效果。然而，SVM在处理大规模数据集时，由于需要计算高维特征空间的内积和求解凸优化问题，计算时间和空间资源消耗较大，限制了算法的应用。为了解决这个问题，近年来出现了基于MapReduce的改进SVM算法，可以利用分布式计算和并行计算的优势，提高算法的效率和可扩展性。同时，非线性分类问题在现实生活中也很常见，基于MapReduce的非线性SVM算法研究具有重要的理论和应用价值。
本研究将针对基于MapReduce的非线性SVM分类算法进行研究，探讨如何利用分布式计算和并行计算的优势，提高算法的效率和可扩展性，实现有效的大规模数据集分类和预测。同时，研究非线性核函数的选取和参数调优方法，提高分类精度和泛化能力，提高算法的实用性和应用价值。
二、研究内容和方法
1.基于MapReduce的非线性SVM分类算法理论分析
-MapReduce框架原理介绍
-基于MapReduce的非线性SVM分类算法流程和原理
-MapReduce基本操作和算法实现策略
2.基于MapReduce的非线性SVM分类算法设计和实现
-针对Map、Reduce等基本操作进行算法模块化设计
-实现基于MapReduce的非线性SVM分类算法框架
-并行计算优化策略研究与实现
3.非线性核函数选取和参数调优研究
-核函数基本原理和类型介绍
-非线性核函数选取和参数调优方法探究
-针对选取的核函数和参数进行实验验证
4.基于MapReduce的非线性SVM分类算法实验结果分析
-大规模数据集分类实验设计和实现
-分类精度和泛化能力分析
-算法效率和可扩展性测试
三、研究目标和成果
研究目标：
1.设计开发基于MapReduce的非线性SVM分类算法实现，具有较高的分类准确率和良好的可扩展性，可以应对大规模数据集分类和预测问题；
2.开展非线性核函数选取和参数调优研究，提高算法的泛化能力和实用性；
3.进行算法实验验证，给出可靠的分类效果和性能评估。
研究成果：
1.基于MapReduce的非线性SVM分类算法实现；
2.非线性核函数选取和参数调优方法；
3.大规模数据集分类精度和泛化能力分析；
4.算法效率和可扩展性测试报告。
四、参考文献
[1]JÜrgenL,AndreasZ.MapReduceSVMsSimplified[C].ICDM,2008.
[2]BrendanO,VincentV,JosephK,etal.LargescaledistributedkernelSVMs[J].JournalofMachineLearningResearch,2007,8:66-71.
[3]YangJ,DuanL,ChenNandSYu.Amapreduce-basedparallelSVMforlarge-scaleclassification[C].KDD,2012.