| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 插图索引 | 第9-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-15页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及组织 | 第13-14页 |
| 1.4 小结 | 第14-15页 |
| 第二章 云计算与回归分析概念 | 第15-20页 |
| 2.1 云计算 | 第15-18页 |
| 2.1.1 云计算的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 云计算的形式和分类 | 第16页 |
| 2.1.3 云计算的应用 | 第16-18页 |
| 2.2 回归分析 | 第18-19页 |
| 2.2.1 回归分析的概念 | 第18页 |
| 2.2.2 常用回归分析算法 | 第18-19页 |
| 2.3 小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于 Hadoop 的 MapReduce 模型 | 第20-33页 |
| 3.1 Hadoop 的架构分析 | 第20-22页 |
| 3.1.1 HDFS | 第20页 |
| 3.1.2 NameNode | 第20-21页 |
| 3.1.3 DataNode | 第21-22页 |
| 3.2 Map Reduce 模型 | 第22-25页 |
| 3.2.1 编程原理 | 第22页 |
| 3.2.2 实现 | 第22-23页 |
| 3.2.3 运行过程 | 第23-25页 |
| 3.3 基于 Hadoop 的 MapReduce 计算 | 第25-31页 |
| 3.3.1 单机模式（伪分布式） | 第25-30页 |
| 3.3.2 分布模式 | 第30-31页 |
| 3.4 小结 | 第31-33页 |
| 第四章 强局部加权回归算法在 Hadoop 平台下的分析与实现.. | 第33-50页 |
| 4.1 引言 | 第33-35页 |
| 4.1.1 局部加权回归原理 | 第33页 |
| 4.1.2 局部加权回归定义 | 第33-34页 |
| 4.1.3 权函数 | 第34-35页 |
| 4.2 强局部加权回归算法的步骤分析 | 第35-39页 |
| 4.2.1 强局部加权回归定义 | 第35页 |
| 4.2.2 相关概念 | 第35-37页 |
| 4.2.3 强局部加权回归算法步骤 | 第37-39页 |
| 4.3 算法在 HADOOP 下的实现 | 第39-44页 |
| 4.3.1 算法实现 | 第40-44页 |
| 4.4 实验结果与性能分析 | 第44-49页 |
| 4.4.1 Hadoop 集群的设备与配置 | 第44-45页 |
| 4.4.2 算法性能评价方法 | 第45-46页 |
| 4.4.3 实验数据以及性能分析 | 第46-49页 |
| 4.5 小结 | 第49-50页 |
| 第五章 Logistic 回归算法在 Hadoop 平台下的分析与实现 | 第50-62页 |
| 5.1 引言 | 第50-51页 |
| 5.2 Logistic 回归模型 | 第51-53页 |
| 5.3 MapReduce 化 Logistic 参数估计 | 第53-57页 |
| 5.3.1 矩阵 MapReduce 的一般过程 | 第53-55页 |
| 5.3.2 超大矩阵转置和乘法的 MapReduce 化 | 第55-56页 |
| 5.3.3 分解参数估计算法 | 第56-57页 |
| 5.4 算法在 Hadoop 平台下的分析与实现 | 第57-61页 |
| 5.4.1 数据准备 | 第57-59页 |
| 5.4.2 实验仿真与性能分析 | 第59-61页 |
| 5.5 小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结和展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
