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机器学习若干关键问题研究

2014年 基础理论
  • 成果简介
本项目研究了机器学习的若干关键问题，主要包括数据的有效检索、维数灾问题、统计学习理论及算法的设计、优化问题，以及结合特定应用领域的理论和算法研究。针对这些关键问题，本项目提出了基于主曲线和残差主曲线的非树性树性搜索算法，基于黎曼保距的维数约简算法，以及定量评估各种维数约简性能的算法。通过分析统计学习的理论和算法，提出了基于边缘的维数约简以及软凸包支持向量机算法。另外，也研究了如何基于连续网...
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