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题名具有核化函数的部分线性模型及其应用
被引量：1
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作者
张波
范超
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机构
中国人民大学应用统计中心
中国人民大学统计学院
京东物流x事业部
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第1期110-128,共19页
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基金
国家自然科学基金“基于非结构化数据的个人信用评价”(71873137)
国家自然科学基金“非对称随机波动建模及其在金融风险管理中的应用研究”(71471173)。
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文摘
本文基于再生核希尔伯特空间中的再生核,将核技巧与高斯-赛责尔迭代算法相结合,提出了具有核化函数的部分线性模型(PLMKF)及其算法收敛性条件等相关内容,具体包括:(1)基于OLS的PLMKF;(2)基于岭估计的PLMKF;(3)基于GLS的PLMKF;(4)基于多核学习的PLMKF。它们构成了PLMKF家族,具有一定的相互转化关系。在数值模拟中,本文验证了各个算法的有效性,比较了基于OLS与GLS、单核与多核的PLMKF模拟结果。实际应用中,在大幅外推情景下,PLMKF仍保持了良好的泛化能力,预测精度高于PLM、GAM和SVR。
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关键词
再生核
核技巧
核化回归
半参数模型
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Keywords
Reproducing Kernel
Kernel Trick
Kernelized Regression
Semiparametric Model
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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