面向稀疏数据的线性学习
机器学习
2017-01-27 v2
摘要
当数据具有高维和稀疏特性时，线性预测器尤为有用。训练线性预测器的标准技术之一是平均随机梯度下降(ASGD)算法。我们提出了一种避免稠密向量运算的 ASGD 高效实现。我们还描述了一种称为中心化平均随机梯度下降(CASGD)的平移不变扩展。
引用
@article{arxiv.1612.09147,
title = {Linear Learning with Sparse Data},
author = {Ofer Dekel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.09147},
year = {2017}
}