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在線多任務(wù)學(xué)習(xí)（MTL）算法大多利用單個權(quán)重矩陣約束任務(wù)相關(guān)性，且該約東較為嚴格，在實踐中難為此，提出一種改算法，通過將權(quán)重矩陣分解為2個子矩陣來克服上述約第跡-范數(shù)正規(guī)化，獲得低秩相關(guān)結(jié)構(gòu)。利用正規(guī)化項對第2個子矩陣進行個性化任務(wù)的群確定個性化模用投影梯度算法對子矩陣應(yīng)學(xué)習(xí)并獲得最優(yōu)解。實表明，該算法相對于最優(yōu)性后驗?zāi)Ｐ涂蓪崿F(xiàn)次線性遺憾，其預(yù)測精速度優(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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