本文提出了一个贝叶斯框架，用于构建非线性，简约的浅层模型，用于多任务回归。提出的框架依赖于这样一个事实，即随机傅立叶特征（RFF）可以通过极端学习机器将RBF内核近似，其隐藏层由RFF形成。主要思想是将同一模型的两个双重视图结合在单个贝叶斯公式下，将稀疏的贝叶斯极限学习机器扩展到多任务问题。从内核方法的角度来看，提出的公式有助于通过RBF内核参数引入先前的域知识。从极端的学习机的角度来看，新的配方有助于控制过度拟合并实现简约的总体模型（服务每个任务的模型共享联合贝叶斯优化中选择的相同的RFF集合）。实验结果表明，在同一框架内将内核方法和极端学习机器的优势相结合可能会导致这两个范式中的每一个范式独立地取得的性能显着改善。
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