灰色机器学习简述
机器学习
2019-06-21 v2 机器学习
摘要
本文简要介绍基于核的灰色机器学习（GML）的要点。首先总结了灰色系统模型的一般表述，进而给出了灰色模型的非线性推广及其一般表述。利用核隐式映射估计 GML 模型的非线性函数，通过将 LSSVM 的非参数表述推广，GML 模型非线性函数的估计也可由核表达。本文还简要讨论了该新框架相对于现有灰色模型与 LSSVM 的优越性，并给出了该框架的前景与未来方向。
引用
@article{arxiv.1805.01745,
title = {A brief introduction to the Grey Machine Learning},
author = {Xin Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.01745},
year = {2019}
}
备注
Awarded by the Joint Conference of 2018 International Congress of Grey Systems and Uncertainty Analysis (GSUA) and 32nd Workshop of Grey System Society of China (GSSC) as the Excellent Paper