解决非相交类别识别问题的代数方法

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本论文提出了考虑各种模式识别模型，并提出了以识别算子和决策规则形式考虑模型的方法。在识别算子上引入了代数运算，并基于这些算子的应用创建了一族识别算法。同时对该模型构建了上估计，以保证扩展的完备性。

本文研究了在给定训练数据集中寻找预测模型的问题，并提出了一种迭代过程来改进模型和非线性特征。通过有限次迭代，非线性特征转化为原始空间上的多项式。在无限次迭代的极限情况下，导出的非线性特征形成一个联想代数。每次迭代都解决一系列凸问题，逐渐提高模型的似然性，同时将模型参数空间的维数限制为一个可控制的值。

联想代数 训练数据集 迭代过程 非线性特征 预测模型
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