【摘 要】
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随着计算机技术的飞速发展,人类收集数据,储存数据的能力得到了极大地提高,无论是科学研究,还是社会生活的各个领域都积累了大量数据,截止2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)
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随着计算机技术的飞速发展,人类收集数据,储存数据的能力得到了极大地提高,无论是科学研究,还是社会生活的各个领域都积累了大量数据,截止2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级跃升到PB(1024TB=1PB)级、EB(1024PB=1EB)级乃至ZB(1024EB=1ZB)级,国际商用机器公司(IBM)的研究结果表明,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的.而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍,这就是所谓的大数据时代.面对大数据,传统的机器学习算法,如用于解决模式识别问题的支持向量机分类(Support Vector Machine Classification,简称SVMC)和用于解决回归估计问题的Ridge回归、支持向量机回归(Support Vector Machine Regression,简称SVMR)等机器学习算法的执行通常需要求解一个2次优化问题,其算法的复杂度大约为O(n3),其中n是训练样本的数目.特别的,当训练样本的数目n ≥ 10000时,这些算法通常是很难执行的,这意味着上述这些算法都是小样本情形下的机器学习算法,而对于大样本情形,我们通常采用的是在线学习算法.因为无论从理论上,还是实际应用上,数据是独立同分布的假设都是非常强的,为此,在本文,我们研究了基于非独立同分布数据的在线学习算法的推广性能.本文首先介绍基于混合序列的在线学习算法的推广性能.对于分类问题,我们设计出了基于马氏抽样的在线SVMC算法,通过实际数据的数值实验研究,我们发现,基于马氏抽样的在线SVMC学习算法确实比基于随机独立抽样的SVMC算法具有比较好的学习性能.
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