【摘要】：在統(tǒng)計學習中,支持向量機是用來處理分類和回歸問題的監(jiān)督學習算法,其以泛化能力強在學術界和工業(yè)界有著大量的研究和應用.支持向量機通過核方法處理非線性問題,而在數(shù)據(jù)分析研究領域另一種廣為人知的處理非線性問題的方法是懲罰樣條.懲罰樣條不需要明確變量間的函數(shù)關系,充分利用數(shù)據(jù)本身去選擇合適的回歸函數(shù)來擬合數(shù)據(jù)的變化趨勢,能很好的解決變量之間的非線性問題.本文首先提出一種新的局部懲罰樣條回歸方法,該方法能夠很好的解決數(shù)據(jù)具有局部異質性的問題.其采用對數(shù)據(jù)波動較小的區(qū)域實行較大的懲罰,波動較大的區(qū)域實行較小的懲罰策略,充分的利用數(shù)據(jù)去驅動模型的懲罰,在實際模擬中表現(xiàn)出較好的效果.其次,本文將懲罰樣條與支持向量回歸結合起來,利用低秩樣條可以顯著的降低計算復雜度,并且表現(xiàn)出較好的泛化能力.最后為了減少基于懲罰樣條的支持向量回歸的超參數(shù)數(shù)量,本文提出了基于懲罰樣條的自適應支持向量回歸,該方法較基于懲罰樣條的支持向量回歸明顯減少了需要選擇的超參數(shù)個數(shù)且泛化能力更優(yōu).
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：O212.1

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本文編號：2790692