Sublinear Optimization for Machine Learning

In this article we describe and analyze sublinear-time approximation algorithms for some optimization problems arising in machine learning, such as training linear classifiers and finding minimum enclosing balls. Our algorithms can be extended to some kernelized versions of these problems, such as S...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of the ACM 2012-10, Vol.59 (5), p.1-49
Hauptverfasser: CLARKSON, Kenneth L, HAZAN, Elad, WOODRUFF, David P
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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