多核学习(Multiple kernel learning):把历史缺陷数据映射到高维特征空间,使得数据能够更好地表达; 集成学习(ensemble learning):使用一系列的分类器来减少由主类...
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此外,多核组合不确定性问题,是多核学习(multiple kernel learning)在实际应用中亟待解决的关键问题。传统方法一般通过半定规划求解,十分耗时,且仅适用于无约束的线性组合结构。
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多核学习
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参考来源 - 多核信息融合模型及其应用
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多核学习
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参考来源 - 基于机器学习的蛋白亚细胞定位预测
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