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支持向量回归机及其应用研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Support Vector Regression and Its Application
【作者】 田英杰;
【导师】 邓乃扬;
【学位授予单位】 中国农业大学;
【学科专业名称】 管理科学与工程
【学位年度】 2005
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国农业大学
【网络出版投稿时间】 2005-07-18
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 支持向量机; 分类问题; 回归问题; 模型选择; LOO误差界;
【英文关键词】 Support Vector Machines; Classification Problem; Regression Problem; Model Selection; Bound of LOO error;
【中文摘要】 支持向量机是数据挖掘中的新方法。它是建立在统计学习理论基础之上的通用学习方法,并且已表现出很多优于已有方法的性能。目前在理论研究和实际应用两方面支持向量机正处于飞速发展的阶段。 处理分类问题和回归问题的支持向量机分别称为支持向量分类机(SVC)和支持向量回归机(SVR),支持向量回归机无论在理论还是应用研究方面都没有支持向量分类机的研究工作深入和广泛,本文针对以下几个方面对支持向量回归机的理论和应用进行了研究和探讨: 1.模型选择问题决定了支持向量机实际应用的成功与否。对支持向量分类机,已经有了一些文献探讨如何选择最优参数,其最常用的评价标准是LOO误差界。对支持向量回归机目前还没有相应的结果。本文推导出三个支持向量回归机算法的LOO误差界,并在此基础上给出了一个新的支持向量回归机算法——LOO支持向量回归机; 2.本文给出了一个广义支持向量回归机模型,该模型的优化问题中含有一个可灵活选取的函数,通过该函数的不同选取,使其能够包含若干种已有的支持向量回归机模型,并且该广义模型不再要求核函数具有正定性,从而拓广了核函数的选择范围;把支...
【英文摘要】 Support Vector Machines (SVMs) are new data mining methods developed in recent years based on the foundations of Statistical Learning Theory (SLT), and they have been proven to be more powerful and robust than existing methods in most aspects. SVMs are developing promisingly either in theory or applications.Support vector machines for classification problem are called support vector classification (SVC), while for regression problem are support vector regression (SVR). This paper focuses on SVR in several a...
【更新日期】 2005-09-23

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