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文檔簡介
1、隨著支持向量機的廣泛應(yīng)用,其在大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練效率問題以及通過參數(shù)優(yōu)化提高其性能的問題受到人們的廣泛關(guān)注,本文就這兩個問題做了以下研究:
首先提出了一種基于多核并行的支持向量機并行訓(xùn)練算法用來解決其在大數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練效率問題。該并行訓(xùn)練算法以LIBSVM為基礎(chǔ),對其中的核矩陣計算、更新梯度、工作集選擇模塊均進(jìn)行了并行化處理,并使用OpenMP、Intel線程構(gòu)建模塊、Intel并行函數(shù)庫等多核并行工具和技術(shù)對其進(jìn)行實現(xiàn)。
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