用于回归的临近支持向量机

杜喆; 胡廷锋; 刘三阳

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将临近支持向量分类杌应用在回归问题上,提出临近支持向量回归机,给出线性与非线性情况下的回归函数,该方法比支持向量回归机(svR)问题减少了参数和一半变量,比最小二乘支持向量回归机(LSSVMR)求解公式更加简单,且核函数不需要满足Mercer条件.数值实验结果表明,与SVR和LSSVMR相比,该方法的学习速度更快,且泛化能力较之不相上下.

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来源
《计算机科学》|2009年第1期|126-127,157|共3页
作者
杜喆; 胡廷锋; 刘三阳;
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作者单位

西安电子科技大学应用数学系西安,710071;

洛阳师范学院数学科学学院洛阳,471022;

西安电子科技大学应用数学系西安,710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
临近支持向量机; 回归; 支持向量机;
入库时间 2022-08-18 04:38:34

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