L1正则化机器学习问题求解分析

• 作者: 孔康 梁万路 汪群山
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: L1正则化 机器学习 稀疏性 多阶段 多步骤
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 175-177
• 分类号: TP181
• 字数: 4741字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.17.059

摘要

以稀疏学习为主线,从多阶段、多步骤优化思想的角度出发,对当前流行的L1正则化求解算法进行分类,比较基于次梯度的多步骤方法、基于坐标优化的多阶段方法,以及软L1正则化方法的收敛性能、时空复杂度和解的稀疏程度.分析表明,基于机器学习问题特殊结构的学习算法可以获得较好的稀疏性和较快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁万路	解放军炮兵学院五系	2	24	2.0	2.0
2	汪群山	解放军炮兵学院二系	2	24	2.0	2.0
3	孔康	解放军炮兵学院五系	1	20	1.0	1.0