首先研究了稀疏最小二乘问题(Least Square Problem, LSP)并给出了一种基于不动点迭代的算法求解LSP问题,证明了这种算法的稳定性和收敛性.
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了稀疏最小二乘问题
Solved the sparse least squares problem
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该方法首先通过在加权最小二乘 支持向量机的基础上加入对数据偏斜的处理，解决了元 信息 分类时关键词特征稀疏和样本高度不均衡问题；
Since the feature of the meta-information classification keywords is sparse and the distributing of sample is unbalanced, this thesis considered the factor of data skew based on LS-VSM.
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