10.3969/j.issn.1002-137X.2009.01.029
用于回归的临近支持向量机
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.
临近支持向量机、回归、支持向量机
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目60574075,60705004
2009-04-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
126-127,157