基于不同损失函数支持向量回归机的对比研究_周怡.caj

上传者: 42289119 | 上传时间: 2021-11-16 12:53:23 | 文件大小: 1.75MB | 文件类型: -
机器学习主要是用来分析处理数据,挖掘数据背后所潜在的相关信息. 大数 据时代,如何准确快速地挖掘信息背后的关系已成为热点. 支持向量机是由 Vapnik 等人提出的一项用于数据挖掘的新技术,主要用于模式识别、回归分析等 方面. 支持向量机的优点在于算法具有稀疏性,运算结果只受一部分样本的影 响,抗干扰能力强. 此外,通过加入正则项,支持向量机还能防止了“过拟合”.

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明