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题名概率型稀疏核Logistic多元分类机
被引量：3
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作者
郑建炜
王万良
蒋一波
陈伟杰
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机构
浙江工业大学计算科学与技术学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第7期1632-1638,共7页
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基金
国家自然科学基金(61070043)
浙江省自然科学基金(Y1100611)资助课题
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文摘
该文提出一种基于二级先验概率的多元核Logistic分类机,扩展核Logistic回归为多元模型,并解决其解的稀疏性问题,以提升多分类应用时的模型运行速率。为约简模型构建所需计算量,训练过程采用自下向上增补算法,每次迭代采用尽量少的输入样本,规避了大型矩阵逆操作,以适应于不同量度的数据场合。实验显示,所提多元分类机模型构建简单,且识别率与稀疏性都优于经典支持向量机所生成的"一对一"多分类方法及传统多元核Logistic回归算法。
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关键词
核Logistic回归
稀疏性概率
多元分类机
自下向上训练
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Keywords
Kernel logistic regression
Sparsity-promoting prior
Multi-classifier
Bottom-up training
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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