基于不確定性的隨機(jī)賦權(quán)網(wǎng)絡(luò)泛化能力研究.pdf_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、近年來，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜性呈指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。如何從海量數(shù)據(jù)中快速準(zhǔn)確地挖掘出有價(jià)值的知識(shí)，已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。例如，信用卡欺詐檢測(cè)，天氣預(yù)測(cè)，醫(yī)療診斷等，都是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)背后的知識(shí)。
　　分類問題是機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要問題之一，本文的主要工作是：通過研究與分類器的泛化能力有關(guān)的因素，找出這些因素與分類器泛化能力之間的關(guān)系。具體地，以極速學(xué)習(xí)機(jī)為分類器，分析了分類問題的復(fù)雜

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