【摘 要】
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正则化多任务学习(regularized multi-task learning,r MTL)方法及其扩展方法在理论研究及实际应用方面已经取得了较好的成果。然而以往方法仅关注于多个任务之间的关联,而未
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,无锡职业技术学院物联网学院
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正则化多任务学习(regularized multi-task learning,r MTL)方法及其扩展方法在理论研究及实际应用方面已经取得了较好的成果。然而以往方法仅关注于多个任务之间的关联,而未充分考虑算法的复杂度,较高的计算代价限制了其在大数据集上的实用性。针对此不足,结合核心向量机(core vector machine,CVM)理论,提出了适用于多任务大数据集的快速正则化多任务学习(fast regularized multi-task learning,Fr MTL)方法。Fr MTL方法有着与r MTL方法相当的分类性能,而基于CVM理论的Fr MTL-CVM算法的渐近线性时间复杂度又能使其在面对大数据集时仍然能够获得较快的决策速度。该方法的有效性在实验中得到了验证。
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