A Distributed and Scalable Machine Learning Approach for Big Data

En esta investigacin̤ se propone un enfoque novedoso de descomposicin̤ y combinacin̤ de matrices con el algoritmo PBCD (parallel block coordinate descent) para efectuar el esfuerzo computacional distribuido para varios de los ms̀ populares algoritmos de aprendizaje automt̀ico, tales como mq̀uinas de...

Deskribapen osoa

Gorde:
Xehetasun bibliografikoak
Beste egile batzuk: Guo Hongliang, Zhang Jie, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI); International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization (IJCAI)
Formatua: Liburua
Hizkuntza:ingelesa
Gaiak:
Sarrera elektronikoa:A Distributed and Scalable Machine Learning Approach for Big Data
Etiketak: Etiketa erantsi
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Deskribapena
Gaia:En esta investigacin̤ se propone un enfoque novedoso de descomposicin̤ y combinacin̤ de matrices con el algoritmo PBCD (parallel block coordinate descent) para efectuar el esfuerzo computacional distribuido para varios de los ms̀ populares algoritmos de aprendizaje automt̀ico, tales como mq̀uinas de vectores de soporte y la regresin̤ logs̕tica. Tras aplicar dicho enfoque a los algoritmos mencionados, estos se pueden usar para resolver problemas que involucran datos masivos.
ISBN:9781577357704; 9781577357711