【摘 要】
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序数回归(也称序数分类)是一种监督学习任务,即使用具有自然顺序的标签对数据项进行分类。序数回归与诸多实际问题密切相关,近几年关于序数回归的研究受到越来越多的关注。序
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东科技大学电子信息工程学院,山东科技大学数学与系统科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472229,61702306,61602278,61602279);山东省科技发展项目(2016ZDJS02A11,ZR2017BF015,ZR2017MF027);山东省泰山学者攀登计划专项;山东科技大学科研创新团队支持计划项目基金(2015TDJH102)资助
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序数回归(也称序数分类)是一种监督学习任务,即使用具有自然顺序的标签对数据项进行分类。序数回归与诸多实际问题密切相关,近几年关于序数回归的研究受到越来越多的关注。序数回归与其他监督学习任务(分类、回归等)一样,需要通过特征提取来提高模型的效率和准确性。虽然特征提取被广泛研究并用于分类学习任务中,但是在序数回归中的研究较少。众所周知,相比单特征,组合特征可以表达更多的数据底层语义,但是加入一般的组合特征很难提高模型的准确性。文中基于频繁模式挖掘,借助K-L散度值来选取最有区分能力的频繁模式进行特征组合,提出
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