基于多类损失函数的SVR算法的比较研究

摘要：

本文借鉴ε-不敏感损失函数的SVR算法理论,借助拉格朗日对偶理论分别推导出了其它3种损失函数(高斯损失函数、鲁棒损失函数和拉普拉斯损失函数)的SVR算法,并将SVR算法与AR模型算法组合,通过实际数据分析比较基于各种不同损失函数的SVR算法的有效性.

关键词： 机器学习 支持向量回归机 ε-不敏感损失函数 高斯损失函数 鲁棒损失函数 拉普拉斯损失函数

作者: 万福永 朱梅

作者单位: 华东师范大学数学系,上海,中国,200241

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届信息电子与计算机工程国际会议(The 4th International Conference on Information ,Electronic and Computer Science)

会议地点: 泰安

会议语种:中文

页码: 51-55

在线出版日期: 2012-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）