【摘 要】
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随着科技的发展,数据分类问题应用在生活的多个方面,然而在面对庞大的数据时,往往采用压缩过的稀疏数据,这就为分类模型的发展带来了极大的挑战。为了提高稀疏数据分类的准确性和正确率,提出了基于稀疏逻辑回归的链接神经网络模型,由此构建成可靠的分类模型。以两类数据作为研究对象,首先进行数据预处理,再提取出数据特征对其进行分类。研究结果表明,分类模型不仅可以应用于稀疏数据,而且正确率较神经网络模型的结果有所提
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随着科技的发展,数据分类问题应用在生活的多个方面,然而在面对庞大的数据时,往往采用压缩过的稀疏数据,这就为分类模型的发展带来了极大的挑战。为了提高稀疏数据分类的准确性和正确率,提出了基于稀疏逻辑回归的链接神经网络模型,由此构建成可靠的分类模型。以两类数据作为研究对象,首先进行数据预处理,再提取出数据特征对其进行分类。研究结果表明,分类模型不仅可以应用于稀疏数据,而且正确率较神经网络模型的结果有所提升,手写字的正确率从90.1%提高到94.86%,声音分类的正确率从70.3%提高到74.4%,证实该模
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