首页
|
本学科首页
官方微博
|
高级检索
文章检索
按
中文标题
英文标题
中文关键词
英文关键词
中文摘要
英文摘要
作者中文名
作者英文名
单位中文名
单位英文名
基金中文名
基金英文名
杂志中文名
杂志英文名
栏目英文名
栏目英文名
DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
检索
检索词:
出版年份:
从
到
被引次数:
从
到
他引次数:
从
到
提示:输入*表示无穷大
全文获取类型
免费
0篇
国内免费
1篇
专业分类
自动化技术
1篇
出版年
2010年
1篇
排序方式:
出版年(降序)
出版年(升序)
被引次数(降序)
被引次数(升序)
更新时间(降序)
更新时间(升序)
杂志中文名(升序)
杂志中文名(降序)
杂志英文名(升序)
杂志英文名(降序)
作者中文名(升序)
作者中文名(降序)
作者英文名(升序)
作者英文名(降序)
相关性
共有1条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
多核学习方法
总被引:51,自引:5,他引:51
汪洪桥
孙富春
蔡艳宁
陈宁
丁林阁
《自动化学报》
2010,36(8):1037-1050
多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点. 核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法, 但在一些复杂情形下, 由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求, 因此将多个核函数进行组合, 以获得更好的结果是一种必然选择. 本文根据多核的构成, 从合成核、多尺度核、无限核三个角度, 系统综述了多核方法的构造理论, 分析了多核学习典型方法的特点及不足, 总结了各自的应用领域, 并凝炼了其进一步的研究方向.
相似文献
1
设为首页
|
免责声明
|
关于勤云
|
加入收藏
Copyright
©
北京勤云科技发展有限公司
京ICP备09084417号