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基于交替方向乘子算法的L1正则化极限学习机的算法研究的开题报告
一、选题背景及意义
L1正则化是一项常用的机器学习技术，它可以通过加入特征约束，对学习到的模型进行稀疏化处理，从而提高模型的泛化性能。极限学习机是近年来兴起的一种非常快速的学习算法，但其对于高维度特征时存在较大的压力。因此，结合L1正则化和极限学习机来解决高维数据下的学习问题是一项重要的研究方向。
本文旨在探讨基于交替方向乘子算法的L1正则化极限学习机的算法研究，该算法能够更好地拟合高维数据，提高学习的泛化性能，并有望应用于机器学习、计算机视觉等领域。
二、研究内容和思路
本文将首先介绍极限学习机的基本思想和算法原理，然后介绍L1正则化的概念和优化方法。接着，将重点介绍交替方向乘子算法（ADMM）的基本原理和优化过程，该算法具有收敛速度快、可并行化等特点，适合解决高维度数据下的优化问题。最后，结合极限学习机和ADMM算法的优势特点，提出基于交替方向乘子算法的L1正则化极限学习机的优化算法，并给出算法的详细实现过程。
三、预期成果
本研究旨在设计并实现基于交替方向乘子算法的L1正则化极限学习机的算法优化，探索极限学习机和L1正则化的优化方法，提高高维数据下的学习效果，从而为后续机器学习和计算机视觉中的实际问题提供方法和技术支持。
四、研究方法和进度计划
1.研究方法：
（1）调研相关文献并了解相关工作的研究背景、现状及存在的问题。
（2）理解极限学习机、L1正则化和ADMM算法的基本原理，并提出基于ADMM算法的L1正则化极限学习机的优化算法。
（3）实现算法并通过实验验证解决高维数据下的学习问题的效果。
2.进度计划：
第一周：阅读相关文献并整理文献资料。
第二周：学习极限学习机、L1正则化和ADMM算法的基本原理。
第三周：提出基于ADMM算法的L1正则化极限学习机的优化算法并进行算法实现。
第四周：测试算法并通过实验验证解决高维数据下的学习问题的效果。
第五周：编写开题报告以及准备论文的初稿。
五、预期贡献
本研究将提出一个基于交替方向乘子算法的L1正则化极限学习机的优化算法，用于解决高维数据下的学习问题，并通过实验验证算法的有效性。该研究成果将对机器学习、计算机视觉等领域的应用产生积极影响。