带有弹性网络惩罚的自适应多项式回归学习机及其特征选择性能

摘要

基于多类自适应弹性网络惩罚函数可以自适应地进行群体基因选择的优化性能的特点,本文论及了一种新的自适应多项式回归学习机器,该学习机模型结合了多类自适应弹性网络惩罚函数与多项式似然损失函数,可以在进行多分类过程的同时,自适应并成群地选择相关的重要基因.本文利用定理证明了该结论的成立.