【摘 要】
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多核学习在处理异构、不规则和分布不平坦的样本数据时表现出良好的灵活性和可解释性.针对精确正则化路径算法难以处理大规模样本数据的问题,文中提出正则化路径近似算法.根
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,北京德威佳业科技有限公司博士后科研工作站,东北石油大学教育部提高油气采收率重点实验室,天津大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61502094,51774090);黑龙江省科学基金项目(No.F2015020,F2016002,E2016008);北京市博士后工作经费项目(No.2015ZZ-120);北京市朝阳区博士后工作经费项目(No.2014ZZ-14);东北石油大学校培育基金项目(No.XN2014102);东北石油大学计算机与信息技术学院青年基金项目资助~~
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多核学习在处理异构、不规则和分布不平坦的样本数据时表现出良好的灵活性和可解释性.针对精确正则化路径算法难以处理大规模样本数据的问题,文中提出正则化路径近似算法.根据采样分布函数进行抽样,在原始核矩阵的基础上生成近似矩阵,同时在拉格朗日乘子向量中抽取对应行,实现矩阵乘积的近似计算,提高多核学习正则化路径的求解效率.最后分析多核学习正则化路径近似算法的近似误差界和计算复杂性.在标准数据集上的实验验证文中算法的合理性和计算效率.
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