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Feb, 2016
块坐标下降法实现大规模核学习
Large Scale Kernel Learning using Block Coordinate Descent
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Stephen Tu, Rebecca Roelofs, Shivaram Venkataraman, Benjamin Recht
TL;DR
本文研究了分布式块坐标下降算法在解决内核回归和分类问题上的效率，通过三个大的分类任务比较了完全内核方法、Nyström方法和随机特征法的结果，结果表明，Nyström方法通常比随机特征法具有更好的统计精度，但可能需要更多的优化迭代。最后，我们针对内核方法推导出新的块坐标下降率，支持了我们的实验发现。
Abstract
We demonstrate that
distributed block coordinate descent
can quickly solve
kernel regression
and
classification
problems with millions of
→