多元线性回归的一种神经计算实现及其优点

来源 :南京邮电学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：darkblueangel

【摘要】

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给出了用模糊感知器学习算法和(ε,δ)准则估计多元线性回归模型回归系数的详细算法,讨论了学习速率、ε和δ的设定;并与经典的回归系数估计方法最小二乘法作比较,发现总体拟

【作者】

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成卫青

【机构】

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南京邮电学院计算机科学与技术系

【出处】

：

南京邮电学院学报

【发表日期】

：

2002年4期

【关键词】

：

多元线性回归模糊感知器 (ε δ)准则学习速率异常数据神经计算法数据库数据挖掘 Multiple linear regression Fuzzy p

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给出了用模糊感知器学习算法和(ε,δ)准则估计多元线性回归模型回归系数的详细算法,讨论了学习速率、ε和δ的设定;并与经典的回归系数估计方法最小二乘法作比较,发现总体拟合最好的特性对于含异常数据(noisy data)的情况反而会使预测值背离事实更远,而基于模糊感知器的学习算法实现线性回归具有编程简单、对数据无特殊要求而且对数据的容错性较高的优点,可用来实现数据挖掘所需要的预测和异常检测功能.

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