支持向量回归中核函数和超参数选择方法综述

被引：36

作者：

肖建

于龙

白裔峰

机构：

[1] 西南交通大学电气工程学院

来源：

西南交通大学学报 | 2008年 / 03期

关键词：

支持向量回归; 模型; 核; 超参数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

支持向量回归(SVR)模型结构对降低经验风险和减小置信范围十分重要.为了系统深入地分析SVR模型选择方法,将现有的典型的模型选择方法分为核的选择和超参数确定,并从不同的方面对其进行了综述和评价.SVR的精确性和推广能力很大程度上依赖于核函数及超参数.提出了今后研究的方向.

引用

页码：297 / 303

页数：7

共 11 条

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