【摘 要】
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机器学习算法分为在线算法和批处理算法,两个算法适用于不同的场景,在线算法适合实时更新数据的场景,例如在大量样本集的情况下,在线算法时间空间复杂度很小;同时由于现实中
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机器学习算法分为在线算法和批处理算法,两个算法适用于不同的场景,在线算法适合实时更新数据的场景,例如在大量样本集的情况下,在线算法时间空间复杂度很小;同时由于现实中的许多问题不能一次得到全部样本集,所以在线算法更能解决现实中的许多问题,例如股票预测、银行事务实时处理等场景。而当数据不是频繁更新的场景时可用批处理算法,例如网页搜索、指纹识别等场景。
针对在线算法具有时间复杂度小、预测准确性高的特性,本文分析了核化感知器在线算法,给出了误差界,使用人工数据和UCI数据比较了各种算法的预测性能;针对在线算法权值更新近似问题,提出了基于距离函数和损失函数的双目标权值优化方法来保证权值更新的近似度,大量实验显示该方法不但保证权值更新近似度,还提高了预测正确率。
针对批处理中AdaBoostSVM时间复杂度大的缺陷,通过以固定增量单样本感知器为弱分类器,减小了时间复杂度,大量实验显示了该方法的优越性;针对批处理中AdaBoost权值更新近似度问题,提出了基于距离函数和损失函数的双目标权值优化方法来保证权值更新的近似度,最终实验显示该方法的可行性。
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