An Efficient Learning Method in Support Vector Regression for Large-scale Data Set With Outliers

机译：具有离群值的大规模数据集支持向量回归的一种有效学习方法

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Recently, Support Vector Regression (SVR) is one of hot topics for machine learning. SVR is generally formulated as quadratic programming, which needs much computation time. In order to decrease the computational burden, chunking method has been developed. However, chunking method sometimes makes low generalization. In this paper, we will propose a new method that can reduce the effect of outliers to attain high performance with less computation time.

机译：最近，支持向量回归（SVR）是机器学习的热门话题之一。 SVR通常表述为二次编程，需要大量的计算时间。为了减轻计算负担，已经开发了分块方法。但是，分块方法有时泛化程度较低。在本文中，我们将提出一种新方法，该方法可以减少离群值的影响，从而以更少的计算时间获得高性能。

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来源
《The 8th international conference on optimization: Techniques and Applications》|2010年|251-252|共2页
会议地点 Shanghai(CN)
作者
Ryo Suzuki; Hirotaka Nakayama; Yeboon Yun;
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作者单位

Konan University, Okamoto 8-9-1 Higashinada Kobe Hyogo, Japan;

Konan University, Okamoto 8-9-1 Higashinada Kobe Hyogo, Japan;

Kansai University, Yamate 3-3-35, Suita, Osaka, Japan;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类系统优化;
关键词
Support vector regression; Committee machine; Large-scale data set; Outlier;

机译：支持向量回归；委员会机器；大型数据集；离群值;

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