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xiamx
V2EX  ›  Python

提升 sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径?

  •  1
     
  •   xiamx ·
    xiamx · 2016-03-09 03:40:06 +08:00 · 15564 次点击
    这是一个创建于 3161 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    10 条回复    2016-03-09 14:02:35 +08:00
    kidexp
        1
    kidexp  
       2016-03-09 07:50:41 +08:00
    用 mkl 或者 openblas ?
    chlx
        2
    chlx  
       2016-03-09 08:49:44 +08:00
    选简单的 kernel 函数;用 libsvm 的实现
    facat
        3
    facat  
       2016-03-09 09:10:50 +08:00 via Android
    没什么好办法,已经是 c 语音实现了
    xiamx
        4
    xiamx  
    OP
       2016-03-09 09:44:38 +08:00
    有没有办法利用并行计算呢?
    nevin47
        5
    nevin47  
       2016-03-09 10:07:42 +08:00
    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
    popil1987
        6
    popil1987  
       2016-03-09 10:36:12 +08:00   ❤️ 1
    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。
    caomaocao
        7
    caomaocao  
       2016-03-09 13:29:15 +08:00
    用 linlinear
    glennq
        8
    glennq  
       2016-03-09 13:56:04 +08:00 via iPhone
    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
    deanguqiang
        9
    deanguqiang  
       2016-03-09 13:59:00 +08:00 via iPhone
    用随机梯度下降实现的 SVM ,对有些问题快很多。
    deanguqiang
        10
    deanguqiang  
       2016-03-09 14:02:35 +08:00
    sklearn.linear_model.SGDClassifier(loss='hinge')
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