LOCO：利用随机投影分布式岭回归
机器学习
2015-06-09 v4
摘要
我们提出了 LOCO，这是一种用于大规模岭回归的算法，它将特征分布在集群的工作节点上。通过使用结构化随机投影保留了变量间的重要依赖关系，这些投影计算成本低廉且只需通信一次。我们证明了在固定设计设定下，LOCO 获得的解接近精确的岭回归解。我们在模拟研究以及气候预测应用中通过实验验证了这一点。此外，我们表明 LOCO 在大规模回归问题上相比最先进的分布式算法实现了显著的加速。
引用
@article{arxiv.1406.3469,
title = {LOCO: Distributing Ridge Regression with Random Projections},
author = {Christina Heinze and Brian McWilliams and Nicolai Meinshausen and Gabriel Krummenacher},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.3469},
year = {2015}
}
备注
37 pages