BudgetedSVM:BudgetedSVM:用于大规模非线性分类的C ++工具箱 开源
我们介绍的BudgetedSVM是一个C ++工具箱,其中包含对支持向量机(SVM)逼近器的可扩展训练的三种最新提出算法的高度优化的实现:自适应多超平面机(AMM),预算随机梯度下降(BSGD)和低秩线性化支持向量机(LLSVM)。 BudgetedSVM可以在时间上与LibLinear相提并论,其准确性可与LibSVM相提并论,因为它可以在几分钟之内在常规的个人计算机上解决数百万个高维实例的高度非线性分类问题。 我们提供了BudgetedSVM的命令行和Matlab接口,用于处理大规模,高维数据集的高效API,以及用于帮助开发人员使用和进一步扩展工具箱的详细文档。
文件列表
BudgetedSVM:BudgetedSVM:用于大规模非线性分类的C ++工具箱-开源
(预估有个562文件)
budgetedsvm_train.cpp
6KB
libsvmwrite.c
2KB
budgetedSVM_matlab.cpp
55KB
budgetedsvm_predict.cpp
10KB
libsvmread.c
4KB
budgetedsvm-predict.cpp
4KB
mm_algs.cpp
49KB
bsgd.cpp
32KB
llsvm.cpp
31KB
budgetedsvm-train.cpp
3KB
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