کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863787 | 1439522 | 2018 | 28 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Ellipsoidal support vector regression based on second-order cone programming
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون بردار حمایت الی فیوئیدی براساس برنامه نویسی مخروط دوم مرتبه دوم
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رگرسیون بردار پشتیبانی، بهینه سازی قوی، برنامه نویسی مخروط درجه دوم روشهای هسته ای،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a novel method for Support Vector Regression (SVR) based on second-order cones. The proposed approach defines a robust worst-case framework for the conditional densities of the input data. Linear and kernel-based second-order cone programming formulations for SVR are proposed, while the duality theory allows us to derive interesting geometrical properties for this strategy: the method maximizes the margin between two ellipsoids obtained by shifting the response variable up and down by a fixed parameter. Experiments for regression on twelve well-known datasets confirm the superior performance of our proposal compared to alternative methods such as standard SVR and linear regression.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 305, 30 August 2018, Pages 59-69
Journal: Neurocomputing - Volume 305, 30 August 2018, Pages 59-69
نویسندگان
Sebastián Maldonado, Julio López,