拟牛顿算法在SVM内核优化中的应用 

使用SVM进行分类,超参数的选择非常重要,它直接影响分类的性能。在实际应用中,最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交叉确认功能进行寻优。而拟牛顿算法,可在一个校验集上最小化一个经验误差估计来优化SVM的超参数,使超参数在分类任务中达到最优值,从而取得理想的分类结果。该文对拟...
《计算机工程》  2007年 第08期 下载次数(186)| 被引次数(2)

基于误差统计特性分析的优化建模方法 

各类数据的积累和快速增长给数据分析带来巨大的挑战。作为数据分析的核心技术,机器学习从已有数据中提取规则或知识,从而在未知情境下为人类提供决策依据。我们希望机器学习模型能够较好地匹配数据,然而模型的适应性远远不及数据的复杂性。任何模型都无法确保完全匹配各种数据,这种不完全匹配关系往往通过误差体现出来。如何合理有效地利用误...
山西大学  博士论文  2018年 下载次数(94)| 被引次数()

自适应有限元大坝应力取值研究及小湾拱坝平面稳定分析 

自适应有限元方法以误差估计和网格自适应技术为核心,可以有效地改善有限元的计算精度,从而提高有限元计算结果的可靠性。Msc Marc程序具有 2 维和 3 维网格自适应功能。本论文在系统地学习和吸收自适应有限元的主要理论的基础之上,以 Marc 程序作为计算工具...
清华大学  硕士论文  2004年 下载次数(413)| 被引次数(6)

基于压缩感知与神经网络的若干学习算法的误差估计 

分类与回归是机器学习领域的两大重要问题.研究过程中,人们通常采用与之相关的学习算法来处理这两类问题.由于学习算法的泛化性能是通过学习算法的泛化误差界来刻画的,为此,研究学习算法的泛化误差界对衡量算法的泛化性能有着重要的指导意义. 本文以压缩感知理论、统计学习理论以及神经网络的逼近理论为基础,系统地研究了最小平方回...
中国计量学院  硕士论文  2013年 下载次数(191)| 被引次数(0)

相对误差准则下的估计理论和变量选择方法的研究 

在许多的实际应用中,例如在股价预测和寿命分析中,相对于普通误差|Y-Y|而言,人们对相对误差|(Y-Y)/Y|更感兴趣。因此,基于最小绝对相对误差和(MRE, Minimum sum of Relative Errors),以及最小相对误差平方和(RLS, the Relative Least Squares)的估计准...
清华大学  博士论文  2013年 下载次数(270)| 被引次数(1)

动力相似预报的策略和方法 

本文基于对数值天气预报和短期气候预测研究的全面回顾,指出发展预报策略和方法研究是除了改善资料和改进模式之外提高预报水平的重要途径,并强调动力预报中对历史相似信息的利用在实现统计-动力有机结合方面的重要价值。为此,本文在前人研究基础上,紧紧围绕“动力相似预报”这一新框架,沿着“如何在动力预报中有效地运用相似性信息”这一研...
兰州大学  博士论文  2006年 下载次数(737)| 被引次数(29)

AOR迭代法的误差估计 

基于a-对角占优矩阵的概念,给出了相容矩阵范数的一个上界;以此为基础,得到了线性方程组求解时的AOR迭代法的误差估计式.证明了AOR迭代法误差估计式中的最好估计是Gausse-Seidel(σ=ω=1)迭代的误差估计式.
《电子科技大学学报》  2007年 第S1期 下载次数(91)| 被引次数(2)

三角形单元上二次Lagrange型插值与被插函数的误差估计 

通过构造三角形单元上二次Lagrange型插值函数,将三角形单元上一次Lagrange型插值与被插函数的误差估计结果推广到二次Lagrange型函数,得到相应的误差公式,丰富了误差理论的内容.
《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》  2007年 第Z1期 下载次数(139)| 被引次数(1)