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基于确定性退火的增强型分片回归
张讲社1; 杨雨茜1; 陈晓文1; 周成虎2
2008
Source Publication中国科学e辑技术科学
ISSN1006-9275
Volume038Issue:008Pages:1244
Abstract回归是统计学习理论中的主要研究问题之一.文中给出确定性退火分片回归算法全局收敛性和自由能全局极小关于温度连续性的证明,推导出初始临界温度的简化计算公式,并提出一种新的增强型分片回归算法,利用“原型迁移”技巧,避免退火过程中“空剖分”的出现.基于Benchmark数据集上的实验表明:新算法能有效去除模型冗余,提高学习泛化能力.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/120525
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.西安交通大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
张讲社,杨雨茜,陈晓文,等. 基于确定性退火的增强型分片回归[J]. 中国科学e辑技术科学,2008,038(008):1244.
APA 张讲社,杨雨茜,陈晓文,&周成虎.(2008).基于确定性退火的增强型分片回归.中国科学e辑技术科学,038(008),1244.
MLA 张讲社,et al."基于确定性退火的增强型分片回归".中国科学e辑技术科学 038.008(2008):1244.
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