四种TSVR型学习算法的性能比较
李艳蒙
范丽亚
1.聊城大学 数学科学学院,山东 聊城,2520592.聊城大学 数学科学学院,山东 聊城,252059
摘要：我们知道，基于SVR的学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素，尤其是对高维数据。为此，学者们做了大量的研究工作并提出了许多改进的SVR型算法。它们当中，有些算法的出发点基本相同，只是求解方法上略有不同；有些算法有明显不同的出发点，其所构建的最优化模型也不相同，但求解方法上大同小异。本文选择四个较具代表性的TSVR型学习算法，分析和比较它们的性能，以期更加深入的理解这些算法，且在应用中更具有选择性。
关键词：孪生支持向量回归机最小二乘边界参数不敏感
分类号：O224(运筹学)
资助基金：国家自然科学基金(11501278)山东省自然科学基金(ZR2013AQ011)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2026-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1-7 )
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