一种选择特征的稀疏在线学习算法

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摘要：为了有效处理海量、高维、稀疏的大数据,提高对数据的分类效率,提出一种基于L_1准则稀疏性原理的在线学习算法（a sparse online learning algorithm for selection feature,SFSOL）。运用在线机器学习算法框架,对高维流式数据的特征进行新颖的＂取整＂处理,加大数据特征稀疏性的同时增强了阀值范围内部分特征的值,极大地提高了对稀疏数据分类的效果。利用公开的数据集对SFSOL算法的性能进行分析,并将该算法与其它3种稀疏在线学习算法的性能进行比较,试验结果表明提出的SFSOL算法对高维稀疏数据分类的准确性更高。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90702A/201701/671751900.html

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关键词：学习算法 在线学习 Selection Algorithm Election 大数据 机器学习 在线学习 稀疏性 L1准则