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...

Description complète

Enregistré dans:
Détails bibliographiques
Autres auteurs: Guo Hongliang, Zhang Jie, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI); International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization (IJCAI)
Format: Livre
Langue:anglais
Sujets:
Accès en ligne:A Distributed and Scalable Machine Learning Approach for Big Data
Tags: Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
Description
Résumé: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