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一种二元响应变量模型的分布式贝叶斯估计方法

吴磊 钱夕元

华东理工大学学报(自然科学版)2017,Vol.43Issue(4):559-562,4.
华东理工大学学报(自然科学版)2017,Vol.43Issue(4):559-562,4.DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.04.016

一种二元响应变量模型的分布式贝叶斯估计方法

A Distributed Bayesian Regression Method for Binary Response Massive Data

吴磊 1钱夕元1

作者信息

  • 1. 华东理工大学理学院,上海 200237
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摘要

Abstract

In the background of massive data,it is difficult to meet the analysis requirements for traditional one-node based algorithm.This paper considers a distributed Bayesian estimation method to solve the GEV based general linear regression model by running a separate Monte Carlo algorithm on each machine.The method is applied to regression analysis of binary response variables based on generalized extreme value model.The results show that the proposed distributed Bayesian regression algorithm is much faster than the traditional algorithm in the simulated data sets studying.

关键词

海量数据/分布式贝叶斯方法/极值模型

Key words

massive data/distributed Bayesian regression/GEV model

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

吴磊,钱夕元..一种二元响应变量模型的分布式贝叶斯估计方法[J].华东理工大学学报(自然科学版),2017,43(4):559-562,4.

基金项目

国家高科技研究发展("863")计划(2015AA20107) ("863")

上海市经信委"软件和集成电路产业发展专项资金"(140304) (140304)

华东理工大学学报(自然科学版)

OA北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD

1006-3080

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