简介:摘要:现今的商业、科研工作产生的数据是海量的,受制于庞大的数据量和计算量。如何从这些数据中获取有意义的信息成为一个亟待解决的问题。对于大规模数据集,原始的数据挖掘算法处理能力有限。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)很少过度拟合。并且,对于线性不可分数据集或特征向量维数很高的数据集,支持向量机算法的分类正确率相对比较高,适合于文本数据集。但是对于数据规模比较大的情况,支持向量机算法的计算复杂度高、运行时间比较长。 SVM 算法的单机执行速度往往不能达到用户的要求,利用 Spark 并行计算环境实 现 SVM 算法,并行分析和处理数据,能够显著提高 SVM 算法的执行效率,达到令人满意的效果。
简介:摘要:随着社会的发展和教育改革的深入推进,中小学教育也面临着一系列的问题和挑战。其中,初中语文教育在学生减负和提高教学质量方面面临着特殊的困境。传统的初中语文教育注重知识灌输和应试训练,过多的作业和考试压力使得学生的学习兴趣下降,对语文的理解和运用能力也无法得到有效培养。本文旨在研究在“双减”“双新”背景下如何通过减负与提质并行的策略来推动初中语文教育改革。从初中语文教育现状出发,以“双减”“双新”政策为指引性目标,通过分析当前初中语文教育减负提质的困境,从调整教学内容,优化作业布置、创新评价体系、提高教师队伍综合素质四个方面分析对语文教育的策略探讨。