会议论文《权重部分更新的大规模线性SVM求解器》介绍了针对大规模数据集的线性支持向量机（SVM）求解方法。该文提出一种基于权重部分更新的优化策略，有效降低了计算复杂度，提高了训练效率。通过减少每次迭代中需要更新的权重数量，该方法在保持模型精度的同时，显著提升了处理大规模数据的能力，适用于高维特征空间中的分类任务。
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