快速训练支持向量机的并行结构

曹丽娟; 王小明

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快速训练支持向量机的并行结构

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序列最小优化(SMO)是一种常见的训练支持向量机(SVM)的算法,但在求解大规模问题时,它需要耗费大量的计算时间。文章提供SMO的一种并行实现方法。并行SMO是利用信息传递接口(MPI)开发的。首先将整个训练数据集分为多个小的子集,然后同时运行多个CPU处理器处理每一个分离的数据集。实验结果表明,当采用多处理器时,在Adult数据集上并行SMO有较大的加速比。

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来源
《微电子学与计算机》 |2006年第10期|96-99|共5页
作者
曹丽娟; 王小明;
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作者单位

复旦大学金融研究院;

复旦大学经济学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机软件;
关键词
支持向量机; 序列最小优化方法; 信息传递接口; 并行算法;

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