论文 Least Squares Loss for Multi-class (task) Learning via the sparse group Lasso penalty 的算法源代码，是sparse+l1+lq,1的稀疏属性选择算法。- Least Squares Loss for Multi-class (task) Learning via the sparse group Lasso penalty Problem

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器

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这是一个数据挖掘的算法模型，可以实现多维度、多数据、多分类的数据分析。包含对样本和数据的预处理算法，LM神经网络算法和DT决策树算法，并对两种模型进行评价的算法。-This is a data mining algorithm model, you can achieve multi-dimensional, multi-data, multi-class data analysis. Including the preprocessing algorithm for samples and d