基于B样条的支持向量分位数回归

杨联强; 蔺一鸣; 唐燕武

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基于B样条的支持向量分位数回归

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支持向量机能很好处理分类和回归问题,分位数能更全面、稳健地表达随机变量之间的关系,因此基于支持向量机的分位数回归成为非常流行的统计学习方法。当前,支持向量分位数回归方法大多是基于高斯核函数、径向基函数等,却少见使用B样条基。该文利用B样条基函数优良的拟合特性,将其用于支持向量分位数回归,给出模型的建立和求解,并给出模拟和应用研究。

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》 |2019年第4期|22-2434|共4页
作者
杨联强; 蔺一鸣; 唐燕武;
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作者单位

安徽大学数学科学学院安徽合肥230601;

安庆师范大学数学与计算科学学院安徽安庆246133;

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正文语种 chi
中图分类非参数统计;
关键词
支持向量机; 分位数回归; B样条; 对偶问题;

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