【摘 要】
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线性回归是机器学习中的重要模型,但是过大的数据量会使线性回归模型陷入过拟合。正则化技术是解决过拟合问题的主要方法。标准的正则化模型是运用线性回归项和正则项协同作
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目:11701279
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线性回归是机器学习中的重要模型,但是过大的数据量会使线性回归模型陷入过拟合。正则化技术是解决过拟合问题的主要方法。标准的正则化模型是运用线性回归项和正则项协同作用以达到保证分类质量和降低陷入过拟合风险的目的。但是当训练样本存在扰动时,标准的正则化模型得到的分类器会因为数据集存在扰动而表现得不稳定。针对该缺点,本文提出了两种鲁棒正则化模型:1) 随机鲁棒正则化:将残差的数学期望和正则项结合;2) 最坏情况鲁棒正则化:将最坏情况的残差和正则项结合。然后利用交替方向法(交替方向法,ADMM)求得鲁棒正则化模型的
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