基于r范数损失函数的NPKMR方法改进

• 作者: 张玲 朱嘉钢
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器回归 非正定核 r范数损失函数 松弛变量
• 年，卷（期）: 2009,（17）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 172-174
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.17.059

摘要

针对非正定核的机器回归方法(NPKMR)只对总体误差最小化而造成回归性能较差的问题,提出一种在NPKMR的基础上对每个样本点的回归误差进行约束的改进方法.通过引入r范数损失函数和松弛变量,对每个样本点的回归误差进行约束.实验表明,对NPKMR方法的改进可以提高回归精度和泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱嘉钢	江南大学信息工程学院	39	160	7.0	10.0
2	张玲	江南大学信息工程学院	66	239	8.0	12.0