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LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法
被引量：
2
1
作者
陈建东
李娴
王小明
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2010年第1期112-118,共7页
在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如Bootstrap和快速Bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题.提出了基于GCV准则的模型选择方法,并建立了LS-SVM模型超参数(或旋转参数)估计的快速算...
在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如Bootstrap和快速Bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题.提出了基于GCV准则的模型选择方法,并建立了LS-SVM模型超参数(或旋转参数)估计的快速算法.实证研究表明:给出的快速GCV模型选择方法不仅能保证模型的预测精度,而且在计算速度上具有相对于快速Bootstrap的巨大优势.
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关键词
最小二乘支持向量机
模型选择
快速Bootstrap
快速
gcv
原文传递
题名
LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法
被引量：
2
1
作者
陈建东
李娴
王小明
机构
上海财经大学统计学系
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2010年第1期112-118,共7页
基金
教育部社会科学基金(#05JA910004)
上海财经大学211工程三期
上海市重点学科建设项目(B803)
文摘
在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如Bootstrap和快速Bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题.提出了基于GCV准则的模型选择方法,并建立了LS-SVM模型超参数(或旋转参数)估计的快速算法.实证研究表明:给出的快速GCV模型选择方法不仅能保证模型的预测精度,而且在计算速度上具有相对于快速Bootstrap的巨大优势.
关键词
最小二乘支持向量机
模型选择
快速Bootstrap
快速
gcv
Keywords
LS-SVM
model
selection
fast
bootstrap
fast
gcv
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法
陈建东
李娴
王小明
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2010
2
原文传递
已选择
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