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感知机协同过滤
利用多元逻辑回归分类器、协同过滤和神经网络，在推荐系统中使用感知器模型拟合用户数据并预测用户偏好。
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24 days ago
贝叶斯感知机：迈向全贝叶斯神经网络
本文提出了一种全新的方法，即基于贝叶斯推断框架通过闭式计算对感知机进行训练和预测，其中感知机的权重和预测被视作高斯随机变量，为常用的激活函数，如 sigmoid 或 ReLU 提供了预测感知机输出和学习权重的解析表达式，该方法不需要计算昂贵
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4 years ago
探索间隔的更深层次几何，分析和算法理解
论文研究的是使用余量来评估矩阵 A 的特定条件，并探索了在机器学习中具有重要意义的大余量分类器的新特性。
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10 years ago
AAAI
本地最优问题求解的协同学习
介绍了一种新的在线问题求解方式 —— 共同学习，将该方法应用于一些难以得出全局最优解，或仅能对局部解做微小改进的问题中，并通过理论分析和实验方式评估该方法的有效性。
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10 years ago
天文学物体分类的自动聚类算法
本文研究了多波段数据分类问题，使用了学习向量量化、单层感知器和支持向量机三种机器学习算法，并使用了特征选择技术进行特征重要性评价。结果表明，在特征较少时，学习向量量化和单层感知器具有更好的性能，而在考虑更多特征时，支持向量机具有更好性能。该
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20 years ago
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