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基于逻辑回归的多任务域快速分类学习算法
基于逻辑回归的多任务域快速分类学习算法
作者:
陈倬
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
逻辑回归
多任务域
快速分类学习
算法
罗杰斯特回归模型
摘要:
采用多任务学习方式主要是通过对不同任务域之间的共性特征进行寻找并共享而完成,而对于不同任务域的学习来说,采用知识迁移加速的方式可以为每个任务域构建分类器.鉴于此,本文提出基于罗杰斯特回归模型的多任务学习方法,并在人工及真实数据集上进行验证,结果表明该此种学习算法在实际应用的过程中具有较高的识别率,具有令人满意的识别速度以及鲁棒性.
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文献信息
篇名
基于逻辑回归的多任务域快速分类学习算法
来源期刊
数字技术与应用
学科
工学
关键词
逻辑回归
多任务域
快速分类学习
算法
罗杰斯特回归模型
年,卷(期)
2016,(11)
所属期刊栏目
算法分析
研究方向
页码范围
123
页数
1页
分类号
TP391
字数
1605字
语种
中文
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
数字技术与应用
主办单位:
天津市电子仪表信息研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-9416
CN:
12-1369/TN
开本:
16开
出版地:
天津市
邮发代号:
6-251
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
总被引数(次)
35701
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