Kernel logistic regression algorithm for large-scale data classification
المؤلفون المشاركون
Wang, Jianxin
al-Bashir, Murtada
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 12، العدد 5 (30 سبتمبر/أيلول 2015)8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-09-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Kernel Logistic Regression (KLR) is a powerful classification technique that has been applied successfully in many classification problems.
However, it is often not found in large-scale data classification problems, and this is mainly because it is computationally expensive.
In this paper, we present a new KLR algorithm based on Truncated Regularized Iteratively Re-Weighted Least Squares(TR-IRLS) algorithm to obtain sparse large-scale data classification in short evolution time.
This new algorithm is called Nystrom Truncated Kernel Logistic Regression (NTR-KLR).
The performance achieved using NTR-KLR algorithm is comparable to that of Support Vector Machines (SVMs) methods.
The advantage is NTR-KLR can yield probabilistic outputs, and its extension to the multi-class case is well-defined.
In addition, its computational complexity is lower than that of SVMs methods, and it is easy to implement.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Bashir, Murtada& Wang, Jianxin. 2015. Kernel logistic regression algorithm for large-scale data classification. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 12, no. 5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-430970
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Bashir, Murtada& Wang, Jianxin. Kernel logistic regression algorithm for large-scale data classification. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 12, no. 5 (Sep. 2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-430970
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Bashir, Murtada& Wang, Jianxin. Kernel logistic regression algorithm for large-scale data classification. The International Arab Journal of Information Technology. 2015. Vol. 12, no. 5.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-430970
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-430970
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر