کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10524887 | 957763 | 2012 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Online learning for quantile regression and support vector regression
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We consider for quantile regression and support vector regression a kernel-based online learning algorithm associated with a sequence of insensitive pinball loss functions. Our error analysis and derived learning rates show quantitatively that the statistical performance of the learning algorithm may vary with the quantile parameter Ï. In our analysis we overcome the technical difficulty caused by the varying insensitive parameter introduced with a motivation of sparsity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 142, Issue 12, December 2012, Pages 3107-3122
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 142, Issue 12, December 2012, Pages 3107-3122
نویسندگان
Ting Hu, Dao-Hong Xiang, Ding-Xuan Zhou,