%0 Journal Article
%T Proximal Support Vector Machine for Regression<br>用于回归的临近支持向量机
%A DU ZheHU Ting-fengLIU San-yang
%A <br>杜喆
%A 胡廷锋
%A 刘三阳
%J 计算机科学
%D 2009
%I 
%X 将临近支持向量分类杌应用在回归问题上,提出临近支持向量回归机,给出线性与非线性情况下的回归函数,该方法比支持向量回归机(svR)问题减少了参数和一半变量,比最小二乘支持向量回归机(LSSVMR)求解公式更加简单,且核函数不需要满足Mercer条件.数值实验结果表明,与SVR和LSSVMR相比,该方法的学习速度更快,且泛化能力较之不相上下.
%K Proximal support vector machine
%K Regression
%K Support vector machine<br>临近支持向量机
%K 回归
%K 支持向量机
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=E5C2832C80DA3732863853E5EFBF5BDC&yid=DE12191FBD62783C&vid=933658645952ED9F&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=6FBD78E3BAB60869&eid=B344543C2864D684&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=1&reference_num=17