Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Kỷ yếu hội nghị quốc tế 2015
Số tạp chí (2015) Trang: 231-241
Tác giả: Đỗ Thanh Nghị
Tạp chí: International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications

We propose a new parallel algorithm of local support vector machines, called kSVM for the effectively non-linear classification of large datasets. The learning strategy of kSVM uses kmeans algorithm to partition the data into k clusters, followed which it constructs a non-linear SVM in each cluster to classify the data locally in the parallel way on multi-core computers. The kSVM algorithm is faster than the standard SVM in the non-linear classification of large datasets while maintaining the classification correstness. The numerical test results on 4 datasets from UCI repository and 3 benchmarks of handwritten letters recognition showed that our proposal is efficient compared to the standard SVM.

Các bài báo khác
Số tạp chí 35(2015) Trang: 173-179
Tạp chí: THE 2nd INTERNATIONAL CONFERENCE ON CHEMICAL ENGINEERING, FOOD AND BIOTECHNOLOGY – ICCFB2015
Số tạp chí (2015) Trang:
Tạp chí: Vietnam Engineering Education Conference
Số tạp chí (2015) Trang: 255-266
Tạp chí: International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications
Số tạp chí (2015) Trang: 188-193
Tạp chí: GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences (GIS-IDEAS) 2014
Số tạp chí (2015) Trang: 224-229
Tạp chí: GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences (GIS-IDEAS) 2014
Số tạp chí 11(2015) Trang: 53-58
Tạp chí: RIVF-2015: The 11th IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...