本文首先简要介绍了统计学习理论的主要内容,在此基础上较为系统的介绍了支持向量回归(Support Vector Machine for Regression, SVR)中的一种算法ε-SVR的基本原理和实现过程,并用此方法对不同的时间序列类型的经济数据(深圳市旅游客流...
基于4个网页-相关网页
基于lssvm的工业过程软测量建模方法研究 - docin.com豆丁网 问题提 出的,由于后来Vapnik对s不敏感损失函数的引入,将其推广到非线性回归估计和曲线 拟合中,得到了用于曲线拟合的回归型支持向量机(Support Vector Machinefor Regression,SVR),并且表现出良好的学习效果。用于回归估计的支持向量机方法在非 线性系统辨识、建模与控制、预测预报等领
基于2个网页-相关网页
Support Vector Machine for regression (SVR) has shown very good learning performance.
回归型支持向量机方法SVR具有很好的学习性能。
Support vector machines (SVM) are a kind of novel machine learning methods, based on statistical learning theory, which have been developed for solving classification and regression problems.
支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,该方法已广泛用于解决分类和回归问题。
The support vector machine (SVM) is a very effective method for regression issue.
支持向量回归机是求解回归问题的新的十分有效的方法。
应用推荐