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！

创新互联建站2013年开创至今，公司以网站制作、成都网站制作、系统开发、网络推广、文化传媒、企业宣传、平面广告设计等为主要业务，适用行业近百种。服务企业客户上1000家，涉及国内多个省份客户。拥有多年网站建设开发经验。为企业提供专业的网站建设、创意设计、宣传推广等服务。 通过专业的设计、独特的风格，为不同客户提供各种风格的特色服务。

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.HashMap

object 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

看完了这篇文章，相信你对“spark mllib如何实现随机梯度下降法”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

分享标题：sparkmllib如何实现随机梯度下降法
转载来于：http://scyanting.com/article/gipipj.html