登录    注册    忘记密码

期刊文章详细信息

关于支持向量回归机的模型选择    

Introduction to Model selection of SVM Regression

  

文献类型:期刊文章

作  者:苏高利[1] 邓芳萍[2]

机构地区:[1]浙江省气候中心,杭州310017 [2]中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101

出  处:《科技通报》

年  份:2006

卷  号:22

期  号:2

起止页码:154-158

语  种:中文

收录情况:JST、ZGKJHX、普通刊

摘  要:支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习方法。模型选择是设计支持向量机的重要内容之一。本文在分析用于回归的支持向量机原理的基础上,分别从核函数的选择、模型参数的作用、模型参数的调整方法等模型选择方面进行了综述,并讨论了模型选择的优缺点,最后指出在实际应用中常见的核函数和模型参数调整方法。

关 键 词:支持向量回归机 核函数 模型参数 模型选择  

分 类 号:O234]

参考文献:

正在载入数据...

二级参考文献:

正在载入数据...

耦合文献:

正在载入数据...

引证文献:

正在载入数据...

二级引证文献:

正在载入数据...

同被引文献:

正在载入数据...

版权所有©重庆科技学院 重庆维普资讯有限公司 渝B2-20050021-7
 渝公网安备 50019002500408号 违法和不良信息举报中心