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| 基于支持向量机分类的回归方法 | |
| 引用本文： | 陶卿,曹进德,孙德敏.基于支持向量机分类的回归方法[J].软件学报,2002,13(5):1024-1028. |
| 作者姓名： | 陶卿 曹进德 孙德敏 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院,自动化研究所,北京,100080;中国人民解放军炮兵学院,一系,安徽,合肥,230031 2. 东南大学,应用数学系,江苏,南京,210096 3. 中国科学技术大学,自动化系,安徽,合肥,230027 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60175023);中国博士后科学基金资助项目(5030436);安徽省自然科学基金资助项目(01042304);安徽省优秀青年基金资助项目 |
| 摘 要： | 支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.提出了一种将回归问题转化为分类问题的新思想.这种方法具有一定的理论依据,与SVM回归算法相比,其优化问题几何意义清楚明确. |
| 关 键 词： | 回归 分类 支持向量 最大边缘 |
| 文章编号： | 1000-9825/2002/13(05)1024-05 |
| 收稿时间： | 2000/9/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2000年9月15日 |
A Regression Method Based on the Support Vectors for Classification |
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| TAO Qing,CAO Jin-de and SUN De-min.A Regression Method Based on the Support Vectors for Classification[J].Journal of Software,2002,13(5):1024-1028. | |
| Authors: | TAO Qing CAO Jin-de and SUN De-min |
| Abstract: | The support vector machine is a classification technique based on the structural risk minimization principle, and it is also a class of regression method with good generalization ability. In this paper, a new idea that each regression problem can be changed into a classification problem is presented. The proposed method has some theoretical foundations. Compared with SVM regression method, the geometric meaning of optimization problem in this paper is very clear and obvious. |
| Keywords: | regression classification support vector machines maximal margin |
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