回归问题相关论文
电力物联网中各系统设备数据具有多源、高度异构的特征,导致其间交互与共享受阻。传感器本体是语义技术的核心,为传感器数据间的协......
回归是一类机器学习问题，带标签的训练样本对于回归模型的训练非常重要。而在某些实际应用中，原始样本很容易获得，但是给它们打上真实......
SVM算法是一种新型的结构化机器学习算法,它是将分类问题和回归问题转化成为二次规划问题.这种转化的优点是:使分类更加精确,克服......
模块化神经网络是近些年来提出的一种新型连接主义结构模型，它由多个网络组成，试图通过各个网络之间的竞争或协作来提高系统的整体性......
机器学习已成为当今的研究热门课题.支持向量回归机作为机器学习的经典算法被广泛的应用于股票预测、空气质量预测、癌症风险预测......
在研究多元回归问题，如何进行多个自变量筛选问题，一直是工作关注的重点，通过对一个案例讨论，介绍如何应用MINITAB软件中“Stat>Regres......
编者按:rn继承而不是割裂传统,是我们一贯的态度,但在实践中我们依然会面临很多困惑.最大的困惑在于,我们是否有必要在一个现代的......
针对当前主流推荐算法无法甄别离群样本和弱贡献率样本,且单模型算法泛化能力较弱等问题,提出一种基于级联过滤的多模型融合的推荐......
一、殖民地境遇下的香港社会文化空间作为一个面向海外的自由港,二战后的香港涌入了大量移民,带来了香港社会的人口剧增,促使香港......
1980年代初,以邓小平为首的党中央针对港、澳、台主权和治权的处理问题提出“一国两制”的政策框架.邓小平同志在不同场合谈及港澳......
一、建所之初:筚路蓝缕、艰苦创业20世纪80年代初,深圳、珠海等经济特区发展初见成效,在全国树立了新的发展模式。而特区的建立和......
2015年5月3日,国务院港澳办原主任鲁平在北京医院逝世,享年88岁。几年前,鲁平曾提到自己“毕生的愿望得以实现——在香港回归问题......
支持向量机是一种优秀的学习方法,也是具有很好泛化性能的回归方法。但由于支持向量机算法实习复杂,效率低,严格限制了其应用,SMO......
针对实际工程中小样本数据的稀疏性、分布特征不明显等问题，分析了现有的一些方法并指出了现有方法存在的问题，重点讨论了一类基于切......
由于应用领域真实数据的复杂性,数据常常受到离群值的污染,因此研究对离群值具有鲁棒性的统计机器学习算法就显得越来越重要。本文......
提出了一种基于改进平方根法的增量式正则极速学习机（ISR-RELM）,该方法在求解正则极速学习机（RELM）输出权值时有效减少了隐层神经元递......
影响分析是研究回归问题的一个重要环节,提到影响分析,必须引进帽子矩阵.无约束回归问题中的帽子矩阵的作用已经分析清楚.本文将探......
为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能，提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法，对传统SMO学习方法进行了多方面......
□ [台北] 胡春惠(台北政治大学教授) 香港回归10年，真可谓“十年磨一剑”。有人说，香港这10年过得很顺适，很成功；也有人说，因为......
针对分布稀疏、特征不明显的小样本数据回归中的属性冗余问题,基于统一切比雪夫多项式,提出了一种向量形式输入的可变正交多项式核......
<正>"一国两制"是中国政府为实现国家和平统一而提出的基本国策。回顾"一国两制"在香港回归过程中的实践历程,特别是邓小平在香港......
针对回归问题分析了常用的k近邻加权回归算法的特点,给出一种基于k近邻的改进加权方法.根据每个样本在整个样本空间中所处的位置的......
我们这个群体。常常自称或被人称为“卫视发烧友”。被这种称呼冠名的人并不觉得自己有病。反而很有些沾沾自喜。“发烧友”一词如......
本文以教育心理学、人本主义学习理论和随机进入教学作为研究的理论基础;以对所任课班级的学生的问题意识状况和物理学习兴趣的调......
机器学习是本世纪初兴起的一门跨领域的交叉学科,涉及统计学,矩阵论,优化理论等多个学科.让机器具备人的学习能力是这门学科的终极......
作为机器学习领域的四大研究方向之一,集成学习通过训练多个学习器并将其结果进行组合,从而在大多数情况下显著提升了学习器的泛化......
机器学习方法在回归问题中的应用十分广泛,人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和随机森林(random forest,RF)均是经典的......
将机器学习中的一种新方法——Boosting算法应用于两类不同回归问题的计算,结果表明:该方法有效、实用,在完成参数估计的同时,可以......
期刊
随着通信行业的发展,第四代通信设备LTE（长期演进）基站架构已基本稳定,面临着越来越多的LTE基站回归测试。LTE基站回归测试定位问题......
集成学习作为机器学习的研究热点,能够提高学习器的泛化性能,集成学习的基本理论、算法以及应用场合越来越成为众多机器学习学者的......
<正>一对于美学与文艺学的学科反思,从改革开放以来即已开始,20多年来这种反思可谓绵延不断。在进入21世纪的今天,我想在前此各位......
香港，历来就是中国的领土。１９４２年至１９４５年，国民党政府就取消英、美等国在华的治外法权问题与英、美等国展开谈判之际，以及１９４５年日本战败投降后的......
支持向量机是数据挖掘中的新方法。它是建立在统计学习理论基础之上的通用学习方法,并且已表现出很多优于已有方法的性能。目前在......
威胁态势预测可以有效反映电力信息网络在未来时刻的宏观安全状况。为实现威胁态势的精确预测,提出一种基于AdaBoosting方法的网络......
近年来,机器学习方法在各个领域内的应用十分广泛,而特征挖掘则是机器学习过程中十分重要的数据预处理过程。Boruta算法是一种基于......
提出了一个最小二乘双支持向量回归机，它是在双支持向量回归机基础之上建立的，打破了标准支持向量回归机利用两条平行超平面构造ε带......
回归方法是重要的数据分析工具。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)正则项的回归问题,以其在处理高......
