二次损失函数相关论文
生活中时刻都在出现保险公司对客户进行理赔的现象,由于部分事故自身或是保险公司的问题,在年末并未及时理赔,为了解决以上延迟理......
提出一种在分布式环境中利用共轭梯度法优化二次损失函数的算法,该算法利用本地子机器局部损失函数的一阶导数信息更新迭代点,在每......
支持向量回归机（SVR）是在统计学习理论和最优化理论的基础上发展起来的一种机器学习方法，它继承了支持向量机方法的克服了“维数灾难......
增长曲线模型是具有如下形式的模型： Y=XBX+ε。 这里Y是n×q阶观测矩阵，X和X分别是n×q和q×k阶已知设计矩阵，B是p×k阶未知参数......
本文借用线性模型系数的Minimax估计方法,在二次损失函数下运用随机优化理论对Guass-Markov非线性模型的系数进行了研究,建立了非......
Poggio和Smale最近提出的学习理论的一个关键算法(A key algorithm，KA)可用于非线性分类和回归，并避免求解二次规划，但几乎所有的样本......
在二次损失下关于任意矩阵V对G-M模型讨论了齐次线性估计类中可估函数的条件Mimimax估计与性质。......
通过比较二次损失函数支持向量机和标准支持向量机在模式识别问题上的表现,分析了二次损失函数支持向量机的性能.实验表明这两种支......
在二次损失函数下，作者研究了多元线性模型协方差矩阵的MINQUE估计和简单估计的比较问题，其中多元线性模型的设计矩阵和离散矩阵可以......
针对Poisson回归模型中当给定参数的先验分布后，其后验分布的具体形式较难得到的问题，利用，分布的大样本性质，给出了似然函数的近似形......
本文通过对泊松分布总体和正态分布总体进行讨论，分别得到了泊松分布总体均值X和正态分布总体均值μ的Bayes估计量和矩估计量，在二次......
在二次损失下,关于任意矩阵V讨论了一般Gauss-Markov模型在非齐次线性估计类中可估函数的条件Mimimax可容许性。得出带约束的一般G......
利用多元正态分布和gamma分布定义了另一种形式的多元t分布,称为第二类多元t分布,并研究了第二类多元t分布模型中参数的一致最小风......
构建了SPC与EPC的集成模型。通过对模型运转方式和各模块集成方式的分析及对模型中所采用的联合控制图技术、基于MCMC方法的过程调......
在二次损失函数和Pitman Closeness(PC)准则下,本文研究了错误指定多元线性模型中回归系数的混合估计相对于最小二乘估计(LSE)的优......
在B-F准备金模型中,事故年索赔均值的估计至关重要,而传统B-F模型准备金的估计依赖于精算师的先验估计,具有一定的主观性.本文利用......
关于风险估计，Bunke曾讨论了一类多参数控制的线性模型在带正定“加权”矩阵的二次损失函数下．最佳线性无偏估计量的极小极大性．然而，......
模型阶数的确定、参数估计和预测问题在时间序列建模中占有重要的位置。其中，模型阶数的确定和参数估计是指利用数据及由序列生成的......
在二次损失函数和平衡损失函数下,研究偏正态分布的Bayes估计及估计的优良性,给出了不同模拟方法的结果,并比较了不同损失函数下Ba......
机器学习主要是用来分析处理数据,挖掘数据背后所潜在的相关信息.大数据时代,如何准确快速地挖掘信息背后的关系已成为热点.支持向......
