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Trading Convexity for Scalability,用凸面性换取可拓展性。

Convex learning algorithms, such as Support Vector Machines (SVMs), are often seen as highly desirable because they offer strong practical properties and are amenable to theoretical analysis. However, in this work we show how non-convexity can provide scalability advantages over convexity. We show how concave-convex programming can be applied to produce (i) faster SVMs where training errors are no longer support vectors, and(ii) much faster Transductive SVMs.

Amenable [əˈmi:nəbl],经得起检验(或考查)的

Dissuade [dɪˈsweɪd],劝阻;劝止;劝戒

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