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文檔簡(jiǎn)介
1、分類是機(jī)器學(xué)習(xí)的最重要研究領(lǐng)域之一，而多分類問(wèn)題是目前研究分類問(wèn)題的熱點(diǎn)。
最近提出的解決多分類問(wèn)題的判別最小二乘回歸(Discriminative Least Squares Regression，DLSR)算法采用最小二乘損失函數(shù)，通過(guò)引入一種稱之為ε-dragging的技術(shù)，重新構(gòu)建回歸目標(biāo)0-1矩陣。該技術(shù)的目的在于迫使不同的類別沿著相反的方向分離，從而使得類別間的距離擴(kuò)大。受到DLSR方法在構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)方面的啟發(fā)，重
2、置最小二乘回歸(Retargeted Least Squares Regression Algorithm，ReLSR)算法隨后被提出來(lái)。不同于DLSR構(gòu)建目標(biāo)矩陣的ε-dragging技術(shù)，ReLSR提出從數(shù)據(jù)中直接學(xué)習(xí)回歸目標(biāo)，從而使分類誤差達(dá)到更低。
但是，在算法DLSR和ReLSR中使用的分類器都是線性函數(shù)。而實(shí)際數(shù)據(jù)間的關(guān)系遠(yuǎn)比線性復(fù)雜。因此，本文選擇非線性的隨機(jī)權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(random weighted neura
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