多元线性回归的一种神经计算实现及其优点

• 作者: 成卫青
• 来源期刊: 南京邮电学院学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 多元线性回归 模糊感知器 (ε,δ)准则 学习速率 异常数据
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: O212|TP183
• 字数: 3456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2002.04.008

摘要

给出了用模糊感知器学习算法和(ε,δ)准则估计多元线性回归模型回归系数的详细算法,讨论了学习速率、ε和δ的设定;并与经典的回归系数估计方法最小二乘法作比较,发现总体拟合最好的特性对于含异常数据(noisy data)的情况反而会使预测值背离事实更远,而基于模糊感知器的学习算法实现线性回归具有编程简单、对数据无特殊要求而且对数据的容错性较高的优点,可用来实现数据挖掘所需要的预测和异常检测功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	成卫青	南京邮电学院计算机科学与技术系	31	301	11.0	16.0