TAILIEUCHUNG - Phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn với giải thuật song song cho mô hình máy học véctơ hỗ trợ cục bộ

Bài viết Phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn với giải thuật song song cho mô hình máy học véctơ hỗ trợ cục bộ đề xuất một mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ cục bộ mới dựa trên máy học véc-tơ hỗ trợ (SVM) và giải thuật gom cụm dữ liệu (clustering), gọi là kSVM, dùng để phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn. kSVM sử dụng giải thuật k-means để phân hoạch dữ liệu thành k cụm (cluster). | Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ VIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 9-10/7/2015 DOI: PHÂN LỚP PHI TUYẾN DỮ LIỆU LỚN VỚI GIẢI THUẬT SONG SONG CHO MÔ HÌNH MÁY HỌC VÉCTƠ HỖ TRỢ CỤC BỘ Đỗ Thanh Nghị1, Phạm Nguyên Khang1 1 Khoa Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Trường Đại học Cần Thơ dtnghi@, pnkhang@ TÓM TẮT - Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ cục bộ mới dựa trên máy học véc-tơ hỗ trợ (SVM) và giải thuật gom cụm dữ liệu (clustering), gọi là kSVM, dùng để phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn. kSVM sử dụng giải thuật k-means để phân hoạch dữ liệu thành k cụm (cluster). Sau đó, với mỗi cụm kSVM huấn luyện một mô hình SVM phi tuyến dùng để phân lớp dữ liệu của cụm. Việc huấn luyện các mô hình SVM trên từng cụm hoàn toàn độc lập với nhau, vì thế có thể được thực hiện song song trên các máy tính multi-core. Giải thuật song song để huấn luyện kSVM nhanh hơn rất nhiều so với các giải thuật SVM chuẩn như LibSVM, SVMLight trong bài toán phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn. Kết quả thực nghiệm trên các tập dữ liệu của UCI và 3 tập dữ liệu nhận dạng ký tự viết tay cho thấy đề xuất của chúng tôi hiệu quả hơn mô hình SVM chuẩn. Từ khóa - Máy học véctơ hỗ trợ, máy học véc-tơ hỗ trợ cục bộ, phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn. I. GIỚI THIỆU Trong những năm gần đây, mô hình máy học véctơ hỗ trợ (SVM) [1] và các phương pháp dựa trêm hàm nhân (kernel-based methods) đã cho thấy được tính hợp lý của nó trong các bài toán phân toán, hồi quy và phát hiện phần tử mới. Các ứng dụng thành công của SVM đã được công bố trong nhiều lĩnh vực khác nhau như nhận dạng mặt người, phân lớp văn bản và tin-sinh học [2]. Các phương pháp này đã trở thành các công phân tích dữ liệu phổ biến. Mặc dù sở hữu nhiều ưu điểm, SVM vẫn thích hợp khi xử lý dữ liệu lớn. Lời giải của bài toán SVM là kết quả bài toán quy hoạch toàn phương (QP), vì thế độ phức tạp tính toán của các giải thuật SVM ít

• Cơ sở dữ liệu
• Phân lớp phi tuyến dữ liệu lớn
• Giải thuật song song
• Mô hình máy học véctơ
• Giải thuật gom cụm dữ liệu
• Giải thuật k means
• Phân hoạch dữ liệu
• Phi tuyến tập dữ liệu lớn
• Giải thuật tSVM
• Phân lớp phi tuyến tập dữ liệu lớn
• Máy học véc tơ hỗ trợ
• Mô hình máy học cục bộ
• Thuật toán khai thác
• Kỹ thuật phân lớp dữ liệu
• Phân lớp dữ liệu
• Đề xuất thuật toán SPP Mining
• Phân hoạch dữ liệu thành N lớp
• Bài thu hoạch
• Thuật toán phân lớp dữ liệu
• Cài đặt thuật toán phân lớp
• Các thuật toán phân lớp
• Phân lớp dữ liệu với Maple
• Khai phá dữ liệu
• Bài giảng Khai phá dữ liệu
• Data mining
• Gom cụm dữ liệu
• Gom cụm dữ liệu bằng phân hoạch
• Phương pháp gom cụm dữ liệu
• Tập hữu hạn
• Độ đo entropy thông tin
• Cơ sở dữ liệu
• Tập phân hoạch
• Thuật toán khai phá dữ liệu
• Bài giảng Hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu SQL Server
• Cơ sở dữ liệu SQL Server
• Kết nối cơ sở dữ liệu
• Kế hoạch phân quyền
• Phân tích dữ liệu kinh doanh
• Microsoft Excel 2010
• Phân tích dữ liệu kinh doanh Phần 2
• Kế toán doanh nghiệp
• Kế hoạch kinh doanh
• Kế toán tài chính
• Gom cụm
• Phân tích bằng gom cụ
• Phương pháp phân hoạch
• Phương pháp phân cấp
• Phương pháp gom cụm chính
• Tạp chí Khoa học
• Phân tích dữ liệu
• Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp
• Kế toán quản trị
• Báo cáo tài chính
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Toán học
• Toán ứng dụng
• Qui hoạch tuyến tính
• Phân tích gói dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu
• Bài giảng Cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Đổi chỗ trực tiếp
• Trộn trực tiếp
• Sắp xếp dựa trên phân hoạch
• Các thuật toán sắp xếp
• Bài giảng Thiết kế mạch số dùng HDL
• Thiết kế mạch số dùng HDL
• Bộ điều khiển dòng dữ liệu
• Thiết kế bộ điều khiển dòng dữ liệu
• Mô hình điều khiển dòng dữ liệu
• Máy tuần tự phân hoạch
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học Máy tính
• Phương pháp phân cụm dữ liệu
• Quá trình khai phá dữ liệu
• Kế hoạch cân đối tài chính
• nhóm đối tượng
• xử lý ảnh
• khoa học kinh tế
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Tối ưu hóa truy vấn
• Hệ cơ sở dữ liệu phân tán
• Kế hoạch truy vấn tối ưu
• Quá trình xử lý truy vấn hệ phân tán
• Ra đa tổng hợp mặt mở phân cực
• Kỹ thuật phân hoạch bốn thành phần
• Xoay ma trận
• Thành phần tán xạ xoắn ốc
• Dữ liệu PolSAR
• Dự đoán kết quả học tập của sinh viên
• Lập kế hoạch học tập
• Kỹ thuật phân rã ma trận
• Lựa chọn môn học
• Dữ liệu hỗ trợ sinh viên
• Thuật toán sắp xếp
• Chèn trực tiếp
• Bubble Sort
• Giá trị ngành hàng lúa gạo
• Phương pháp thu thập dữ liệu
• Quy hoạch vùng sản xuất
• Xây dựng thương hiệu
• Cải tiến công nghệ sau thu hoạch
• Sơ đồ chuỗi giá trị gạo
• Hệ thống hoạch định nguồn lực
• Nguồn lực doanh nghiệp
• Phân tích dữ liệu kế toán quản trị
• Ngôn ngữ mã nguồn mở R
• Thuật toán điểm
• Quy hoạch tuyến tính
• Tính toán thống kê
• Quy hoạch tuyến tính bằng thuật toán điểm trong
• Sắp xếp phân hoạch
• Tài liệu giải thuật toán
• Đánh giá thuật toán
• Bài giảng giải thuật
• Lý thuyết giải thuật
• hiệu quả kỹ thuật
• chế biến thủy sản Khánh Hòa
• đường bao dữ liệu
• bài toán quy hoạch tuyến tính
• phương pháp đường bao dữ liệu
• ứng dụng GIS
• nghiên cứu khoa học
• hệ thống thông tin địa lý
• quan trắc môi trường
• quy hoạch bản đồ
• quản lý đất đai