Abstract-Det är en extrem utmaning att producera en icke-linjär SVM klassificering på mycket stor skala data. I den här artikeln beskriver vi en ny P-packSVM-algoritm som kan lösa problemet med optimering av Support Vector Machine (SVM) med en godtycklig kärna. Denna algoritm omfattar den mest kända stokastisk lutning nedstigning metod för att optimera det primära målet, och har / beroende i komplexitet för att få en lösning för optimering fel. Algoritmen kan mycket parallelliseras med en speciell förpackningsstrategi, och upplever sub-linjär speed-up med hundratals processorer. Vi visar att P-packSVM uppnår noggrannhet tillräckligt nära den hos SVM-ljus, och överväldigar den toppmoderna parallella SVM-tränaren PSVM i både noggrannhet och effektivitet. Som en illustration, vår algoritm tränar CCAT dataset med 800k prover på 13 minuter och 95% noggrannhet, medan PSVM behöver 5 timmar men bara har 92% noggrannhet. Vi visar äntligen kapaciteten hos P-packSVM på 8 miljoner träningsprover.
Baserat på stokastisk lutning nedstigning metod, PpackSVM optimerar SVM utbildning direkt på den primära formen för godtyckliga kärnor REF.
P-packSVM: Parallel Primal grAdient desCent Kernel SVM
{'venue': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}