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统计机器学习若干理论、方法与应用研究

2008年 基础理论
  • 成果简介
　　本课题属于机器学习、模式识别、复杂网络方面的研究。研究工作主要集中在统计学习理论、流形学习、神经网络以及复杂网络的理论、方法及其在不同领域中的应用。
　　系统地研究了统计机器学习的理论分析方法、算法设计和求解方法等，提出了基于间隔的加权方法、降维方法和非监督学习算法设计方法，解决了L1范数惩罚SVM的几何方法求解问题。在流形学习方面，研究了向量空间流形的建模，基于流形的度量学习问题...
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