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基于ε-Pinball损失函数的拉普拉斯双支持向量机
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作者 赵瑞卿 张晓丹 赵伟峰 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第5期417-424,共8页
考虑到拉普拉斯双支持向量机中的平方损失函数对分类超平面两侧的同类样本点给予了相同重视,当出现噪声或离群点时,所得分类超平面可能会出现偏离的现象,为了减小噪声或离群点的影响,提出基于ε-Pinball损失函数的拉普拉斯双支持向量机... 考虑到拉普拉斯双支持向量机中的平方损失函数对分类超平面两侧的同类样本点给予了相同重视,当出现噪声或离群点时,所得分类超平面可能会出现偏离的现象,为了减小噪声或离群点的影响,提出基于ε-Pinball损失函数的拉普拉斯双支持向量机;给出正、负损失的概念,探讨参数τ对分类超平面的影响,分析参数ν的意义,并进行数值实验。结果表明,通过调节参数τ,可增强模型的灵活性,使得模型具有较好的分类能力及抗噪性。 展开更多
关键词 拉普拉斯双支持向量机 平方损失函数 ε-pinball损失函数 正损失 负损失
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