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基于多类损失函数的SVR算法的比较研究

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本文借鉴ε-不敏感损失函数的SVR算法理论,借助拉格朗日对偶理论分别推导出了其它3种损失函数(高斯损失函数、鲁棒损失函数和拉普拉斯损失函数)的SVR算法,并将SVR算法与AR模型算法组合,通过实际数据分析比较基于各种不同损失函数的SVR算法的有效性.

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来源
《第四届信息电子与计算机工程国际会议（The 4th International Conference on Information ,Electronic and Computer Science)》|2012年|51-55|共5页
会议地点泰安
作者
Fuyong WAN; 万福永; Mei ZHU; 朱梅;
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作者单位

山东大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
机器学习; 支持向量回归机; ε-不敏感损失函数; 高斯损失函数; 鲁棒损失函数; 拉普拉斯损失函数;

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