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机译:具有各向异性高斯SVM的最佳学习
Univ Twente Dept Appl Math NL-7522 NB Enschede Netherlands;
Univ Stuttgart Inst Stochast & Applicat D-70569 Stuttgart Germany;
Nonparametric regression; Least squares support vector; machines; Anisotropic kernels; Learning rates;
机译:一种用于短期风速预测和分析的强大组合方法-使用GPR(ARIMA(自回归综合移动平均值),ELM(极限学习机),SVM(支持向量机)和LSSVM(最小二乘SVM)预测进行组合高斯过程回归模型
机译:使用对称正定矩阵流形上的优化学习SVM的一般高斯核超参数
机译:高斯人在黎曼流形上的SVM学习和L-p逼近
机译:使用高斯核的最小二乘SVM的最佳学习率
机译:回归,PCA和SVM的优化:最优性和可伸缩性。
机译:通过Lie-Group Dictionary学习的各向异性高斯内核自适应过滤
机译:使用高斯内核的SVMS最佳回归速率