کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
403614 | 677280 | 2014 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Kernel ridge regression using truncated newton method
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون رگه کرنش با استفاده از روش نیوتن کوتاه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پسرفت، کمترین مربعات، رگرسیون خط رشته هسته، روشهای هسته ای، قطع نیوتن
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Kernel Ridge Regression (KRR) is a powerful nonlinear regression method. The combination of KRR and the truncated-regularized Newton method, which is based on the conjugate gradient (CG) method, leads to a powerful regression method. The proposed method (algorithm), is called Truncated-Regularized Kernel Ridge Regression (TR-KRR). Compared to the closed-form solution of KRR, Support Vector Machines (SVM) and Least-Squares Support Vector Machines (LS-SVM) algorithms on six data sets, the proposed TR-KRR algorithm is as accurate as, and much faster than all of the other algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 71, November 2014, Pages 339–344
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 71, November 2014, Pages 339–344
نویسندگان
Maher Maalouf, Dirar Homouz,