【摘 要】
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本文在支持向量机模型背景下,研究了各类分解算法及其应用。用基准数据集对最重要的SVMLight算法和SMO算法进行训练,并对不同核函数的实验结果进行比较;同时探讨针对不同的优化问题,如何选取合适的核函数。分位数回归是统计学和机器学习中的重要研究问题。本文在非一致抽样分布下,研究基于高斯核的在线分位数算法。通过引入阈值?到Pinball损失函数产生算法的稀疏性,用H¨older对偶空间刻画抽样分布的
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本文在支持向量机模型背景下,研究了各类分解算法及其应用。用基准数据集对最重要的SVMLight算法和SMO算法进行训练,并对不同核函数的实验结果进行比较;同时探讨针对不同的优化问题,如何选取合适的核函数。分位数回归是统计学和机器学习中的重要研究问题。本文在非一致抽样分布下,研究基于高斯核的在线分位数算法。通过引入阈值?到Pinball损失函数产生算法的稀疏性,用H¨older对偶空间刻画抽样分布的非一致性,然后通过误差分解和迭代方法推导算法的收敛速度。这里并以中位数回归为例,探讨如何在算法中选取参数,平衡其稀疏性和收敛阶;同时也指明本文的背景和数学方法适用于一般分位数回归。
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