CA-SVM: Communication-Avoiding Support Vector Machines on Distributed Systems

We consider the problem of how to design and implement communication-efficient versions of parallel support vector machines, a widely used classifier in statistical machine learning, for distributed memory clusters and supercomputers. The main computational bottleneck is the training phase, in which...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings - IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium s. 847 - 859
Hlavní autoři:	Yang You, Demmel, James, Czechowski, Kenneth, Le Song, Vuduc, Richard
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.05.2015
Témata:	Accuracy communication avoidance distributed memory algorithms Kernel Mathematical model Partitioning algorithms Program processors statistical machine learning Support vector machines Training
ISSN:	1530-2075
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!