我正在从事一个可能的机器学习项目，该项目有望使用 SVM(支持 vector 机)和可能的一些 ANN 为机器学习进行高速计算。
我非常乐意使用这些工具在 matlab 上工作，但主要是在小型数据集中，仅用于实验。我想知道这种基于 matlab 的方法是否可以扩展？还是我应该调查其他事情？基于 C++/gpu 的计算？ java 包装 matlab 代码并将其推送到 App Engine？
顺便说一句，似乎有很多关于 GPU 的文献，但没有多少关于它们在使用 matlab 的机器学习应用程序中有多大用处，以及最便宜的 CUDA 启用 GPU 的钱能买到吗？值得这么麻烦吗？
最佳答案
我致力于解决模式识别问题。如果您打算有效地解决 SVM/ANN 问题并且您确实无法访问计算机集群，请允许我给您一些建议:
1) 不要使用 Matlab。使用 Python 及其大量数值库来对您的计算进行可视化/分析。
2) 关键部分最好用 C 来实现。你可以很容易地将它们与你的 Python 脚本集成。
3)如果你主要处理机器学习中典型的非多项式时间复杂度问题，CUDA/GPU 不是解决方案，因此它不会带来很大的加速；点/矩阵积只是 SVM 计算的一小部分——您仍然需要处理特征提取和列表/对象处理，而是尝试优化您的算法并设计有效的算法方法。如果您需要并行性(例如对于 ANN)，请使用线程或进程。
4) 使用 GCC 编译器编译你的 C 程序——它将构建非常快速的可执行代码。要加速数值计算，您可以尝试 GCC 优化标志(例如 Streaming SIMD Extensions)
5) 在 Linux 操作系统下的任何现代 CPU 上运行您的程序。
要获得真正好的性能，请使用 Linux 集群。
关于java - 高容量 SVM(机器学习)系统，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2383936/