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摘要:
我们知道,基于SVR的学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据。为此,学者们做了大量的研究工作并提出了许多改进的SVR型算法。它们当中,有些算法的出发点基本相同,只是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同,但求解方法上大同小异。本文选择四个较具代表性的TSVR型学习算法,分析和比较它们的性能,以期更加深入的理解这些算法,且在应用中更具有选择性。
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文献信息
篇名 四种TSVR型学习算法的性能比较
来源期刊 聊城大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 孪生支持向量回归机 最小二乘 边界 参数不敏感
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 基础科学研究
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号 O224
字数 4291字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 范丽亚 聊城大学数学科学学院 47 78 5.0 6.0
2 李艳蒙 聊城大学数学科学学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
孪生支持向量回归机
最小二乘
边界
参数不敏感
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
聊城大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6634
37-1418/N
大16开
山东省聊城市文化路34号
1988
chi
出版文献量(篇)
2314
总下载数(次)
9
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