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  • 2 篇 中国矿业大学
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作者

  • 3 篇 黄宜华
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  • 2 篇 张国鹏
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  • 2 篇 liu peng
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  • 3 篇 中文
检索条件"机构=南京大学计算机系PASA大数据实验室"
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基于Spark的LIBSVM参数优选并行化算法
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南京大学学报（自然科学版） 2016年 第2期52卷 343-352页
作者： 李坤 刘鹏 吕雅洁 张国鹏 黄宜华 中国矿业大学信息与电气工程学院 徐州221116 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心 徐州221008 矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室 徐州221008 南京大学计算机系PASA大数据实验室 南京210023
利用Spark集群设计LIBSVM参数优选的并行化实现.LIBSVM是一款广泛使用的SVM软件包,广泛应用于模型搭建、样本训练和结果预测等方面.在用LIBSVM训练数据集时,参数的选择对训练结果影响显著,其中以参数C和g最为重要.LIBSVM软件包中采用网... 详细信息
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基于Spark的极限学习机算法并行化研究
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计算机科学 2017年 第12期44卷 33-37页
作者： 刘鹏 王学奎 黄宜华 孟磊 丁恩杰 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心 徐州221008 矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室 徐州221008 中国矿业大学信息与控制工程学院 徐州221116 南京大学计算机系PASA大数据实验室 南京210023
极限学习机算法虽然训练速度较快,但包含了大量矩阵运算,因此其在面对大数据量时,处理效率依然缓慢。在充分研究Spark分布式数据集并行计算机制的基础上,设计了核心环节矩阵乘法的并行计算方案,并对基于Spark的极限学习机并行化算法进... 详细信息
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基于Spark的LIBSVM参数优选并行化算法
基于Spark的LIBSVM参数优选并行化算法
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第三届CCF大数据学术会议
作者： 李坤 刘鹏 吕雅洁 张国鹏 黄宜华 单位:中国矿业大学信息与电气工程学院/中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心/矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室/南京大学计算机系PASA大数据实验室
LIBSVM软件包中采用网格搜索算法对C、g参数组合进行寻优，尽管该算法在单机上实现了并行化，但当数据量达到一定程度时，仍需要花费大量的时间。随着大数据并行处理技术的快速发展，在计算集群上探索C、g参数组合的并行寻优有望大幅提...
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