图 书 馆
优化的切削平面算法的支持向量机Optimized Cutting Plane Algorithm for Support Vector Machines |
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| 课程网址: | http://videolectures.net/icml08_franc_ocp/ |
| 主讲教师: | Vojtech Franc |
| 开课单位: | 弗劳恩霍夫智能分析与信息系统研究所 |
| 开课时间: | 2008-08-05 |
| 课程语种: | 英语 |
| 中文简介: |  |
| 课程简介: | 我们已经开发了一种名为OCAS一个新的线性支持向量机（SVM）训练算法。其计算工作量呈线性变化关系的样本大小。在广泛的实证评价OCAS显著优于现有技术的SVM求解器，如SVMLight，SVMPerf和BMRM的现状，实现了一些数据集在SVMLight和20比SVMPerf超过1000的加速，而获得同样精确的支持向量机解决方案。 OCAS即使在早期的优化步骤说明往往比迄今在这一领域的现行近似方法新元和台Pegasos更快的收敛。有效地并行OCAS我们能够培养对大小1500万的例子（大小本身约32GB），在短短671秒数据集---一个竞争的字符串核SVM需要97484秒训练上千万例子采样从这个数据集。 |
| 关 键 词: | 向量; 线性; 优化 |
| 课程来源: | 视频讲座网 |
| 最后编审: | 2020-06-29：yumf |
| 阅读次数: | 57 |