典型文献
一种非凸松弛化的多核集成回归方法
文献摘要：
支持向量机的核函数的应用性越来越强.性能优秀的核函数可以带来非常好的效果,为了充分利用核函数的优点,构造出一种创新的多核集成方法.在这个整体框架中,每个核回归器都与一个权重相关联,该权重可以根据其对回归结果的贡献来自训练自动调整.通过这种方式,可以直接从数据中学习更合适的核函数类别及其对应的参数,而无需任何人工干预,从而有更好的回归性能.同时为了使非凸问题可以求解,将引入L1范数和L2范数进行重新建模,从而获得解耦形式,具有可求偏导形式的模型.在一些UCI回归数据集上的实验结果表明,论文提出的方法在最新的比较方法中获得了最佳的回归性能.
文献关键词：
最小二乘损失;核技巧;非凸优化;集成学习;回归
中图分类号：
作者姓名：
倪成功;陆扣;袁旭;黄昌彬;徐兆瑞
作者机构：
江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江 212013
文献出处：
引用格式：
[1]倪成功;陆扣;袁旭;黄昌彬;徐兆瑞-.一种非凸松弛化的多核集成回归方法)[J].计算机与数字工程,2022(01):28-33,105
A类：
B类：
凸松弛,多核,核集,核函数,函数的应用,集成方法,整体框架,核回归,相关联,自训练,自动调整,更合,任何人,人工干预,L1,范数,L2,解耦,可求,偏导,UCI,比较方法,最小二乘损失,核技巧,非凸优化,集成学习
AB值：
0.496507
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