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Estimation of regression parameters using SVM with new methods for meta parameter

机译:使用支持向量机和元参数新方法的回归参数估计

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摘要

In this article, we propose two methods for selection of meta parameter (C) in support vector regression. The proposed methods are robust because these are based on the robust statistical measures. The performance of the proposed parameter selection methods is evaluated in case of normal and non-normal distributed error variables. It is evaluated in the sense of prediction risk and mean square error of estimates of regression parameters for clean and outlier data.
机译:在本文中,我们提出了两种在支持向量回归中选择元参数(C)的方法。所提出的方法是鲁棒的,因为这些方法基于鲁棒的统计量。在正态分布和非正态分布误差变量的情况下,对所提出的参数选择方法的性能进行了评估。在预测风险和干净数据和离群数据的回归参数估计值的均方误差的意义上进行评估。

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