排序方式: 共有7条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
3.
标准的支持向量回归机对于参数的选取有很强的依赖性.当选取的参数不恰当,或当数据受到噪声的污染时,回归的效果将受到较大的影响.笔者将训练点被正确划分的程度引入到支持向量回归机模型中,通过理论推导,提出了一种新的支持向量回归机TSVR,并给出了TSVR算法收敛的相关证明.同时,通过大量的数值实验,证明了TSVR具有较好的回归效果,其回归结果对参数的选取较不敏感,具有比标准的支持向量回归机更好的性质. 相似文献
4.
通过结合移动平面法及其角点区域的Hopf引理得到了有界区域上一类完全非线性椭圆型方程组解的对称性和单调性. 相似文献
5.
本文在文[1]工作的基础上,通过课程的实践探讨了关于高校理工科学生的素质教育的有关问题,并总结了数学教学改革的实践过程。 相似文献
6.
一个超线性收敛的广义既约梯度法 总被引:1,自引:0,他引:1
徐尔 《高校应用数学学报(A辑)》1988,(3)
对于具有非线性等式约束条件的问题,本文提出一个超线性收敛的广义既约梯度法,并证明了该方法的大范围的收敛性和超越性的收敛性。 相似文献
7.
1