Stödvektormaskiner (SVMs) är de senaste modellerna för många klassificeringsproblem, men de lider av komplexiteten i sin träningsalgoritm, som är minst kvadratisk med avseende på antalet exempel. Därför är det hopplöst att försöka lösa verkliga problem med mer än några hundra tusen exempel med SVM. I denna artikel föreslås en ny blandning av SVM som enkelt kan genomföras parallellt och där varje SVM utbildas i en liten delmängd av hela datamängden. Experiment på en stor uppsättning referensdata (Forest) gav betydande tidsförbättringar (tidskomplexiteten förefaller empiriskt växa linjärt med antalet exempel). Dessutom, och överraskande, observerades en signifikant förbättring av generaliseringen.
Collobert m.fl. I Ref föreslogs en metod för att lära sig en blandning av SVM parallellt.
A Parallel Mixture of SVMs for Very Large Scale Problems
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}