【摘 要】
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自从Kivinen和Warmuth提出权衡正确性与保守性的在线学习框架后,此在线学习框架已被广泛引用.但是在Kivinen和Warmuth提出的梯度下降和指数梯度下降算法中,对目标函数中的损
【基金项目】
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国家自然科学基金（21006127,20976193）, 中国石油大学（北京）基础学科研究基金项目资助~~
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自从Kivinen和Warmuth提出权衡正确性与保守性的在线学习框架后,此在线学习框架已被广泛引用.但是在Kivinen和Warmuth提出的梯度下降和指数梯度下降算法中,对目标函数中的损失函数求导过程中使用近似步骤会引起在线学习结果恶化.文中,运用对偶最优化理论,提出了非近似的基于平方距离相关熵损失函数分类算法和基于相关熵距离相关熵损失函数分类算法,通过4种不同维数的真实数据集的实验研究,验证了提出算法的分类预测性能.
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