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摘要:
核方法在机器学习、数据挖掘等领域取得了重要的应用,而核函数及其参数的选择直接决定着核方法的预期效果,是核方法研究及应用中不可回避的困难问题.分析评述已有核选择研究成果是兼具理论价值和实践意义的重要研究内容.文章从新的核函数构造、单个核函数的参数优化以及多核学习算法三个方面分析了核选择研究的成果,以期为核参数选择提供技术指导.此外,还指出了核选择研究的几个有价值的深入方向.
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文献信息
篇名 核选择研究进展
来源期刊 山西大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 核方法 核选择 核函数 多核学习
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 460-471
页数 12页 分类号 TP181
字数 10527字 语种 中文
DOI 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2017.03.009
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 王文剑 山西大学计算机与信息技术学院 97 798 14.0 23.0
2 田萌 山西大学计算机与信息技术学院 4 30 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
核方法
核选择
核函数
多核学习
研究起点
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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
山西大学学报(自然科学版)
季刊
0253-2395
14-1105/N
大16开
太原市坞城路92号
22-42
1960
chi
出版文献量(篇)
2646
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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