کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6861609 1439255 2018 35 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Minimum deviation distribution machine for large scale regression
ترجمه فارسی عنوان
حداقل توزیع دستگاه انحراف برای رگرسیون بزرگ در مقیاس
کلمات کلیدی
پسرفت، ماشین بردار پشتیبانی، حداقل توزیع دستگاه انحراف، الگوریتم هماهنگی دوگانه، الگوریتم شبیه سازی تصادفی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, by introducing the statistics of training data into support vector regression (SVR), we propose a minimum deviation distribution regression (MDR). Rather than just minimizing the structural risk, MDR also minimizes both the regression deviation mean and the regression deviation variance, which is able to deal with the different distribution of boundary data and noises. The formulation of minimizing the first and second order statistics in MDR leads to a strongly convex quadratic programming problem (QPP). An efficient dual coordinate descend algorithm is adopted for small sample problem, and an average stochastic gradient algorithm for large scale one. Both theoretical analysis and experimental results illustrate the efficiency and effectiveness of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 146, 15 April 2018, Pages 167-180
نویسندگان
, , , , ,