【摘 要】
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对于数据流的处理,多任务多核学习已逐渐成为在线学习算法研究的热点,它在一定程度上可提高数据流预测的准确性.多核方法尽可能使用最少的核函数得到最好的实验效果,当数据量
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家重点研究发展计划(涉密项目(2016QY01W0200));国家自然科学基金(61572091);重庆市产业类重点主题专项(cstc2017zdcy-zdyfx0091);重庆市人工智能技术创新重大主题专项重点研发项目(cstc2017rgzn-zdyfx0022)~~
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对于数据流的处理,多任务多核学习已逐渐成为在线学习算法研究的热点,它在一定程度上可提高数据流预测的准确性.多核方法尽可能使用最少的核函数得到最好的实验效果,当数据量增大、训练模型稳定时,通过阈值限定的方法对核函数进行遗忘,从而减少基本核函数的使用个数,使得计算更加简单;对于算法的优化,通过引入一个遗忘变量,从对偶的角度来进一步优化权重更新过程,这里的权重指多个任务的共有特征权重和每个任务间的特有权重,以提高算法的收敛速度.实验部分对核函数的选取进行了较为详细的分析,通过对UCI数据集和实际的机场客流量数据
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