【摘 要】
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多核学习是目前基于内核学习的机器学习领域中的一个新的研究热点。内核学习方法可以把数据映射到高维空间来增加线性分类器如支持向量机的计算性能,它是目前处理非线性模式
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多核学习是目前基于内核学习的机器学习领域中的一个新的研究热点。内核学习方法可以把数据映射到高维空间来增加线性分类器如支持向量机的计算性能,它是目前处理非线性模式识别与分类问题的一种便捷、高效的方法。然而,在某些特殊情况下,基于单一核函数的内核学习方法并不能完全有效地处理如数据异构或者不规则、样本规模大、样本分布不平坦等实际问题,所以通过将多个核函数以加权的形式合成一个核函数,来得到更好的识别精度以及效率,是当前研究的一个发展趋势。因此,提出一种基于样本加权的合成多核学习方法,通过单一核函数对样本的拟合以及
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