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基于領(lǐng)域搜索的構(gòu)造性學(xué)習(xí)算法_李萍
構(gòu)造性機器學(xué)習(xí)將 k 分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建轉(zhuǎn)化為在樣本集 S 上求出一組覆蓋領(lǐng)域，這組領(lǐng)域能將不同類的點分隔開來。該算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)易于確定且能高效地處理多分類問題， 在多個領(lǐng)域獲得有效應(yīng)用和研究者的關(guān)注。構(gòu)造性機器學(xué)習(xí)涉及到覆蓋領(lǐng)域的構(gòu)造，利用已標(biāo)記的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本構(gòu)造覆蓋，訓(xùn)練出一個合適的分類器之后對未標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。覆蓋領(lǐng)域的構(gòu)造直接影響著分類器的運行效率， 如果覆蓋領(lǐng)域個數(shù)較多且覆蓋的范圍較小，則此分類器的運行效率就較低。在覆蓋算法中，初始的球形領(lǐng)域的中心是隨機選取的，這就不能保證覆蓋個數(shù)盡可能的少以及每個球形領(lǐng)域覆蓋住的點盡可能的多。領(lǐng)域搜索算法是一種簡單有效的局部搜索算法， 它是基于貪婪的思想，不斷地在當(dāng)前領(lǐng)域中搜索更優(yōu)解，直到領(lǐng)域中再也沒有更優(yōu)解為止
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