Funktioner i många verkliga applikationer som Cheminformatics, Bioinformatics och Information Retrieval har komplex intern struktur. Till exempel är frekventa mönster som bryts från grafdata grafer. Sådana graf funktioner har olika antal noder och kanter och brukar överlappa varandra. I konventionella data mining och maskininlärning applikationer, är den interna strukturen av funktioner vanligtvis ignoreras. I detta dokument överväger vi ett övervakat inlärningsproblem där funktionerna i datamängden har inneboende komplexitet, och vi antar vidare att funktionen inneboende komplexitet kan mätas med en kärna funktion. Vi hypothesize att genom att regularisera modellparametrar med hjälp av informationen om funktionen komplexitet, kan vi konstruera enkla men hög kvalitet modell som fångar den inneboende strukturen av data. Mot slutet av att testa denna hypotes, fokuserar vi på en regressionsuppgift och har utformat en algoritm som införlivar funktionen komplexitet i inlärningsprocessen, med hjälp av en kärnmatris viktad L 2 norm för regularisering, för att få förbättrad regression prestanda över konventionella inlärningsmetoder som inte tar hänsyn till ytterligare information om funktionen. Vi har testat vår algoritm med hjälp av 5 olika verkliga datamängder och har visat hur effektiv vår metod är.
REF föreslår en algoritm som införlivar funktionen komplexitet i inlärningsprocessen, med hjälp av en kärnmatris viktad L 2 norm för legalisering.
L2 norm regularized feature kernel regression for graph data
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}