1. 毕业设计（论文）主要目标：
有序学习作为机器学习领域中的一个研究热点，其目标是判别具有固定离散有序样本的标记类别。
有序学习算法在人脸年龄估计等多种现实场景得到了应用。
以基于间隔阈值为代表的有序学习方法因性能优越性得到的了较多关注。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.有序学习简介
2.在单视图有序学习问题中，利用高鲁棒性的lp范数代替无鲁棒性的l2范数，以达到提升现有的基于阈值的有序回归算法鲁棒性的目的
3.在多视图有序学习问题中，通过使用lp范数以及l2,1范数，以达到提升现有的基于阈值的有序回归算法鲁棒性的目的，其中l2,1范数用于不同任务进行联合特征选择学习
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3. 主要参考文献
[1] Qing Tian, Wenqiang Zhang, Liping Wang, Songcan Chen, Hujun Yin, Robust Ordinal Regression Induced by lp-Centroid, Neurocomputing, 2018, 313: 184-195.
[2] Qing Tian, Songcan Chen, Lishan Qiao, Ordinal Margin Metric Learning and Its Extension for Cross-Distribution Image Data, Information Sciences, 2016, 349: 50-64.
[3] Hang-Xing Z , Song-Can C . Ordinal Discriminative Canonical Correlation Analysis[J]. Journal of Software, 2014.
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