| 一种支持向量回归中超参数自适应方法 |
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| 引用本文： | 杨斌,聂在平.一种支持向量回归中超参数自适应方法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2003(1). |
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| 作者姓名： | 杨斌 聂在平 |
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| 作者单位： | 电子科技大学电子工程学院，电子科技大学电子工程学院 四川成都610054，四川成都610054 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(10176006) |
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| 摘 要： | 在贝叶斯框架下支持向量回归SVR可视为最大化后验MAP回归函数估计的扩展.贝叶斯方法可用来实现模型中超参数的自适应,同时保持SVR稀疏性和凸二次规划的优点.在对SVR的MAP解做Laplace近似获得关于超参数的SVR模型中证据的平滑表达式,使用基于梯度的优化法可导出使证据最大化的最优超参数.通过引入ARD参数到高斯协方差函数中,可进行输入属性的相关性分析和特征选择.给出了在人工和实际回归问题上的应用及其他方法的对比分析.
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| 关 键 词： | 支持向量机 贝叶斯推理 非参数回归 特征选择 |
AN ADAPTIVE METHOD FOR HYPERPARAMETERS IN SUPPORT VECTOR REGRESSION |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machines Bayesian inference nonparametric regression feature selection |
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