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
Tạp chí quốc tế 2017
Số tạp chí 31(2017) Trang: 67-93
Tạp chí: The LNCS Journal Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems

We propose new parallel learning algorithms of local support vector machines (local SVMs) for effectively non-linear classification of large datasets. The algorithms of local SVMs perform the training task of large datasets with two main steps. The first one is to partition the full dataset into $k$ subsets of data, and then the second one is to learn non-linear SVMs from $k$ subsets to locally classify them in parallel way on multi-core computers. The $k$ local SVMs algorithm ($k$SVM) uses $k$means clustering algorithm to partition the data into $k$ clusters, then constructs in parallel non-linear SVM models to classify data clusters locally. The decision tree with labeling support vector machines ($t$SVM) uses C4.5 decision tree algorithm to split the full dataset into terminal-nodes, and then it learns in parallel local SVM models for classifying impurity terminal-nodes with mixture of labels. The $kr$SVM algorithm is to train random ensemble of $k$SVM. The numerical test results on 4 datasets from UCI repository, 3 benchmarks of handwritten letters recognition and a color image collection of one-thousand small objects show that our proposed algorithms of local SVMs ($k$SVM, $t$SVM, $kr$SVM) are efficient compared to the standard SVM (LibSVM) in terms of training time and accuracy for dealing with large datasets.

Các bài báo khác
Số tạp chí 2017(2017) Trang: 1-19
Tác giả: Lê Thanh Tùng
Tạp chí: Set-Valued and Variational Analysis
Số tạp chí 8(2)(2017) Trang: 323-335
Tạp chí: International Journal of Innovations in Engineering and Technology (IJIET)
Số tạp chí 7(2017) Trang: 7-14
Tạp chí: IOSR Journal of Research and Method in Education
Số tạp chí 6(2017) Trang:
Tác giả: Lê Long Hậu
Tạp chí: The International Journal of Engineering and Science
Số tạp chí 6(2017) Trang:
Tác giả: Lê Long Hậu
Tạp chí: The International Journal of Engineering and Science
Số tạp chí 3(2017) Trang:
Tạp chí: International Journal of Advanced Engineering, Management and Science
Số tạp chí 3(2017) Trang:
Tác giả: Lê Long Hậu
Tạp chí: International Journal of Advanced Engineering, Management and Science
Số tạp chí 7(2017) Trang:
Tác giả: Lê Long Hậu
Tạp chí: International Journal of Development Research
Số tạp chí 4(2017) Trang:
Tác giả: Lê Long Hậu
Tạp chí: International Journal of Recent Advances in Multidisciplinary Research
Số tạp chí 4(2017) Trang:
Tác giả: Lê Long Hậu
Tạp chí: International Journal of Engineering Technology and Management
Số tạp chí 8(2017) Trang: 77-101
Tạp chí: European Journal for Research on the Education and Learning of Adults
Số tạp chí 16(2017) Trang: 71-78
Tạp chí: Turkish Online Journal of Educational Technology
Số tạp chí 6(2017) Trang:
Tạp chí: The International Journal of Engineering And Science (IJES)
Số tạp chí CPE 2017(2017) Trang: 1-16
Tạp chí: Concurrency and Computation: Practice and Experience

CTUJoS indexed by Crossref

Vietnamese | English


BC thường niên 2019


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...