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基于逻辑回归的多任务域快速分类学习算法 被引量：2

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摘要 采用多任务学习方式主要是通过对不同任务域之间的共性特征进行寻找并共享而完成,而对于不同任务域的学习来说,采用知识迁移加速的方式可以为每个任务域构建分类器。鉴于此,本文提出基于罗杰斯特回归模型的多任务学习方法,并在人工及真实数据集上进行验证,结果表明该此种学习算法在实际应用的过程中具有较高的识别率,具有令人满意的识别速度以及鲁棒性。
作者 陈倬
机构地区 四川职业技术学院
出处 《数字技术与应用》 2016年第11期123-123,共1页 Digital Technology & Application
基金 基于层次聚类的逻辑回归分类算法在煤炭领域中的应用 科研项目编号:15ZB0354
关键词 逻辑回归 多任务域 快速分类学习 算法 罗杰斯特回归模型
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献51

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共引文献22

同被引文献12

引证文献2

二级引证文献7

数字技术与应用
2016年 第11期

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