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在線多任務(wù)學(xué)習(xí)（MTL）算法大多利用單個(gè)權(quán)重矩陣約束任務(wù)相關(guān)性，且該約東較為嚴(yán)格，在實(shí)踐中難為此，提出一種改算法，通過(guò)將權(quán)重矩陣分解為2個(gè)子矩陣來(lái)克服上述約第跡-范數(shù)正規(guī)化，獲得低秩相關(guān)結(jié)構(gòu)。利用正規(guī)化項(xiàng)對(duì)第2個(gè)子矩陣進(jìn)行個(gè)性化任務(wù)的群確定個(gè)性化模用投影梯度算法對(duì)子矩陣應(yīng)學(xué)習(xí)并獲得最優(yōu)解。實(shí)表明，該算法相對(duì)于最優(yōu)性后驗(yàn)?zāi)Ｐ涂蓪?shí)現(xiàn)次線性遺憾，其預(yù)測(cè)精速度優(yōu)于TRML圾郵件數(shù)據(jù)集上的累差率可降至4.97%
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