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示例学习的扩张矩阵理论 总被引:30,自引:2,他引:28
本文提出示例学习的一种计算理论,扩张矩阵论.根据这个理论,示例学习中一些主要最优化问题被证明是NP难题,并给出这些难题的近似解法及下界的估计. 相似文献
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《智能系统学报》2012,(4):338
The aim of the conference is to bring together researchers from all over the world who deal with machine learningand data mining in order to discuss the recent status of the research and to direct further developments.Basic re-search papers as well as application papers are welcome. 相似文献
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随着第五代(the fifth generation,5G)移动通信系统商用进程的推进,设备到设备(device-to-device,D2D)通信越发受到人们的关注.频率、功率等资源分配作为优化D2D通信的关键技术成为重要的研究课题,因此对蜂窝网络中D2 D通信资源分配研究进行综述.首先介绍D2 D通信模型和模式;其次从数学理论角度出发,分析蜂窝网络中D2 D通信资源分配的主要方法:基于图论、超图理论、博弈论、机器学习和启发式算法等,对这些算法进行对比分析;最后总结上述D2 D资源分配方法存在的主要不足,并对蜂窝网络中D2 D通信的未来发展进行展望. 相似文献
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类似Google AdSense这样的定向广告投放系统在过去十年得到了长足的发展和进步, 在定向广告投放系统中, 机器学习方法在广告点击率预估扮演着重要角色。目前, 广告点击率预估模型中的训练数据逐渐呈指数级增长, 越来越大的训练数据给模型的扩展性带来了极大的不便。很多有用的特征以及复杂的模型受限制于训练集规模而无法加入到模型之中。借鉴类别不平衡问题中的平衡采样策略, 通过多次采样的负样本数据和集成学习, 缩短训练时间, 改善学习准确率。实验证明在采用了平衡采样之后, 点击率预估效果和线上资源消耗都得到了优化。 相似文献