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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>基于AdaBoost框架的彈性正則化多核學習算法

基于AdaBoost框架的彈性正則化多核學習算法

2021-06-03 | pdf | 1.92 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  在正則化多核學習中,稀疏的核函數權值會導致有用信息丟失和泛化性能退化,而通過非稀疏模型選取所有核函數則會產生較多的冗余信息并對噪聲敏感。針對上述問題,基于 Adaboost框架提出一種彈性網型正則化多核學習算法。在迭代選取基本分類器時對核函數的權值進行彈性網型正則化約束,即混合L1范數和L。范數約束,構造基于多個基本核最優凸組合的基本分類器,并將其集成到最終的強分類器中。實驗結果表明,該算法在保留集成算法優勢的同時,能夠實現核函數權值稀疏性和非稀疏性的平衡,與L-MKL和L-MKL算法相比,能夠以較少的迭代次數獲得分類精度較高的分類器。

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