Abstract-In Big Data applikationer, massiva dataset med ett stort antal observationer förekommer ofta. För att hantera sådana massiva datamängder används ofta ett system för delning och konvertering (t.ex. MapReduce) för analys av Big Data. Med en sådan strategi delas en stor datauppsättning (t.ex. en centraliserad verklig databas eller en virtuell databas med distribuerade datakällor) först in i mindre hanterliga segment; den slutliga utdatan aggregeras sedan från segmentens enskilda utgångar. Trots sin popularitet i praktiken, är det fortfarande i stort sett okänt om en sådan fördelningsstrategi ger giltiga teoretiska slutsatser till de ursprungliga uppgifterna. I detta dokument tar vi upp denna grundläggande fråga för problemet med distribuerad kärnregression (DKR), där algoritmisk genomförbarhet mäts genom generaliseringens prestanda hos den resulterande estimatorn. För att motivera DKR krävs en enhetlig konvergensgrad för att begränsa generaliseringsfelet över de enskilda resultaten, vilket medför nya och utmanande problem i Big Data setup. Med hjälp av en provberoende kärnförteckning visar vi att med rätt datasegmentering leder DKR till en uppskattning som är generalisering konsekvent till den okända regressionsfunktionen. Detta resultat rättfärdigar teoretiskt DKR och kastar ljus över mer avancerade distributiva algoritmer för behandling av Big Data. Metodens lovande prestanda stöds av både simulering och verkliga dataexempel.
För den distribuerade reglerade minsta kvadraten i RKHS visade REF att den distribuerade ERM leder till en uppskattning som är konsekvent till den okända regressionsfunktionen.
On the Feasibility of Distributed Kernel Regression for Big Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}