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SVRRP_(MCC):一种支持向量回归机的正则化路径近似算法
被引量：
1
1
作者
王梅
王莎莎
+3 位作者
孙莺萁
宋考平
田枫
廖士中
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第12期42-47,共6页
正则化路径算法是数值求解支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的有效方法。根据SVR正则化路径的分段线性性质,该类算法可在相当于一次SVR求解的时间复杂度内求得正则化参数的所有可能取值及对应SVR的解。由于在解路径建立...
正则化路径算法是数值求解支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的有效方法。根据SVR正则化路径的分段线性性质,该类算法可在相当于一次SVR求解的时间复杂度内求得正则化参数的所有可能取值及对应SVR的解。由于在解路径建立过程中需要求解线性方程组,已有的精确计算方法难以处理大规模的样本数据,因此研究了正则化路径近似算法,并提出了SVR正则化路径近似算法SVRRP_(MCC)。首先,应用Monte Carlo方法实现线性方程组系数矩阵的随机采样,求得近似系数矩阵;然后,应用Cholesky分解方法实现快速求解系数逆矩阵;进一步,分析了SVRRP_(MCC)算法的近似误差和计算复杂性;最后,在标准数据集上的实验验证了SVRRP_(MCC)算法的合理性和较高的计算效率。
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关键词
支持向受回归机
正则化路径
矩阵近似
MonteCarlo采样
CHOLESKY分解
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职称材料
题名
SVRRP_(MCC):一种支持向量回归机的正则化路径近似算法
被引量：
1
1
作者
王梅
王莎莎
孙莺萁
宋考平
田枫
廖士中
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
北京德威佳业科技有限公司博士后科研工作站
东北石油大学教育部提高油气采收率重点实验室
天津大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第12期42-47,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61502094)
黑龙江省科学基金项目(F2015020
+4 种基金
F2016002
E2016008)
北京市博士后工作经费资助项目(2015ZZ-120)
北京市朝阳区博士后工作经费资助项目(2014ZZ-14)
东北石油大学校培育基金项目(XN2014102)资助
文摘
正则化路径算法是数值求解支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的有效方法。根据SVR正则化路径的分段线性性质,该类算法可在相当于一次SVR求解的时间复杂度内求得正则化参数的所有可能取值及对应SVR的解。由于在解路径建立过程中需要求解线性方程组,已有的精确计算方法难以处理大规模的样本数据,因此研究了正则化路径近似算法,并提出了SVR正则化路径近似算法SVRRP_(MCC)。首先,应用Monte Carlo方法实现线性方程组系数矩阵的随机采样,求得近似系数矩阵;然后,应用Cholesky分解方法实现快速求解系数逆矩阵;进一步,分析了SVRRP_(MCC)算法的近似误差和计算复杂性;最后,在标准数据集上的实验验证了SVRRP_(MCC)算法的合理性和较高的计算效率。
关键词
支持向受回归机
正则化路径
矩阵近似
MonteCarlo采样
CHOLESKY分解
Keywords
Support vector regression
Regularization path
Matrix approximation
Monte Carlo sample
Cholesky decomposition
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SVRRP_(MCC):一种支持向量回归机的正则化路径近似算法
王梅
王莎莎
孙莺萁
宋考平
田枫
廖士中
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
1
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