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多分类贪婪算法的一致性
多分类贪婪算法的一致性
作者:
张玉成
蔡佳
陈洪
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
学习理论
贪婪算法
Redmacher复杂度
摘要:
学习理论中,许多学习算法可以描述为一个最小化适当损失函数的贪婪过程.贪婪算法不依赖于所估计问题的参数的数目,在处理较弱条件的统计估计问题中具有较大的优势.本文研究基于凸风险最小化方法的多分类贪婪算法,推广二分类的学习问题到多分类的情形.建立了多分类贪婪算法的估计误差,证明了该学习算法的一致性.
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文献信息
篇名
多分类贪婪算法的一致性
来源期刊
湖北大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
学习理论
贪婪算法
Redmacher复杂度
年,卷(期)
2005,(4)
所属期刊栏目
数学与计算机科学
研究方向
页码范围
317-320,335
页数
5页
分类号
TP181
字数
3933字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-2375.2005.04.005
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈洪
湖北大学数学与计算机科学学院
2
4
1.0
2.0
2
蔡佳
湖北大学数学与计算机科学学院
3
9
2.0
3.0
3
张玉成
14
40
4.0
6.0
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节点文献
学习理论
贪婪算法
Redmacher复杂度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖北大学学报(自然科学版)
主办单位:
湖北大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-2375
CN:
42-1212/N
开本:
大16开
出版地:
武汉市武昌区友谊大道368号
邮发代号:
38-45
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
2481
总下载数(次)
3
总被引数(次)
13467
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