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Experimental study on parameter choices in norm-r support vector regression machines with noisy input

机译:带有噪声输入的norm-r支持向量回归机中参数选择的实验研究

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摘要

In [1], with the evidence framework, the almost inversely linear dependency between the optimal parameter r in norm-r support vector regression machine r-SVR and the Gaussian input noise is theoretically derived. When r takes a non-integer value, r-SVR cannot be easily realized using the classical QP optimization method. This correspondence attempts to achieve two goals: (1) The Newton-decent-method based implementation procedure of r-SVR is presented here; (2) With this procedure, the experimental studies on the dependency between the optimal parameter r in r-SVR and the Gaussian noisy input are given. Our experimental results here confirm the theoretical claim in [1].
机译:在[1]中,利用证据框架,从理论上推导了范数-r支持向量回归机r-SVR中的最佳参数r与高斯输入噪声之间几乎成反比的线性关系。当r取非整数值时,使用经典的QP优化方法无法轻松实现r-SVR。这种对应试图达到两个目的:(1)提出了基于牛顿体面法的r-SVR实现过程; (2)利用该程序,对r-SVR中最优参数r与高斯噪声输入之间的相关性进行了实验研究。我们的实验结果在此证实了[1]中的理论主张。

著录项

  • 来源
    《Soft Computing》 |2006年第3期|219-223|共5页
  • 作者单位

    School of Information Southern Yangtz University Wuxi China;

    School of Information Southern Yangtz University Wuxi China;

    Department of Computing HongKong Polytechnic University HongKong China;

    School of Automation National Defense University of Science and Technology ChangSha China;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Support vector regression (SVR); r-loss functions; Newton descent method;

    机译:支持向量回归(SVR);r-损失函数;牛顿下降法;

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