基于多个在线核极限学习机的并行模型训练算法

沈哲钧; 凌志扬

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基于多个在线核极限学习机的并行模型训练算法

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针对传统数据处理技术对多个极限学习机的训练问题,由于串行数据处理方式中,会造成时间复杂度的增加,根据大数据的特征以及数据处理技术,提出基于MapReduce的多个在线核极限学习机模型的并行算法,可使一个MapReduce作业完成多个模型的预测。通过算例测试验证了本文的基于MapReduce集成算法可以有效地提高模型的准确度和实时的训练速度。

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来源
《智能计算机与应用》 |2019年第2期|P.57-62|共6页
作者
沈哲钧; 凌志扬;
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作者单位

[1]东华大学计算机科学与技术学院;

上海201620;

[1]东华大学计算机科学与技术学院;

上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类人工智能理论;
关键词
在线极限学习机; 集成学习; MapReduce; 并行算法;

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