提示
张讲社
-
31浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
0分享
-
136下载
-
0评论
-
引用
期刊论文
加权稳健支撑向量回归方法
计算机学报，2005，7（7）：1171-1177，-0001，（）：
给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法（WRSVR）。该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法（SVR）得到一个近似支撑向量回归函数，基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型，然后再利用这个新的近似模型重新给出一个加权SVR目标函数并求解得到一个更为精确的近似模型，重复这一过程直至收敛。加权的目的是为了对奇异值进行软剔除。该方法具有思路简捷、稳健性强、容易实现等优点。实验表明，新算法WRSVR比标准SVR方法、稳健支撑向量网（RSVR）方法和加权最小二乘支撑向量机方法（WLS2SVM）更加稳健，算法的逼近精度受奇异值的影响远小于SVM、RSVR和WLS2SVM算法。
【免责声明】以下全部内容由[张讲社]上传于[2009年05月26日 19时36分34秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
本学者其他成果
同领域成果
