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10 replies • 2016-03-09 14:02:35 +08:00
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kidexpMar 9, 2016
1
用 mkl 或者 openblas ？
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chlxMar 9, 2016
2
选简单的 kernel 函数；用 libsvm 的实现
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facatMar 9, 2016 via Android
3
没什么好办法，已经是 c 语音实现了
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4
有没有办法利用并行计算呢？
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nevin47Mar 9, 2016
5
sklearn 我记得是没法并行的，除非去改 SVM 分类器那部分的代码
但是有改代码的功夫，换 libsvm 早好了 |
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6
机器学习最难的就在并行上
单机凡是用到 numpy 的安装 openblas 可以做到利用上所有的核心。如果一台机器性能被透支了，就别惦记了，还是使用 spark 等内置的机器学习库吧。 |
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caomaocaoMar 9, 2016
7
用 linlinear
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glennqMar 9, 2016 via iPhone
8
不要多想， sklearn 上的 svm 就是 wrap 了 libsvm 和 liblinear ，很难更快了。说到底 SVM 本来就慢
SVC -> libsvm LinearSVC -> liblinear |
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deanguqiangMar 9, 2016 via iPhone
9
用随机梯度下降实现的 SVM ，对有些问题快很多。
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deanguqiangMar 9, 2016
10
sklearn.linear_model.SGDClassifier(loss='hinge')
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