再生核 Hilbert 空间中（光滑样条）ANOVA 模型导论及在地理数据、医学、大气科学与机器学习中的示例
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
再生核 Hilbert 空间（RKHS）中的光滑样条 ANOVA（SS-ANOVA）模型为多个领域中的数据分析、建模与学习提供了一个非常一般的框架。它可以处理离散的、含噪的散乱的、直接与非直接的观测，允许多个输入与多个可能相关的输出以及各种有意义的结构。本文旨在简要概述该方法，并描述与对比一系列应用，同时指出若干近期结果。
引用
@article{arxiv.math/0410419,
title = {An introduction to (smoothing spline) ANOVA models in RKHS with examples in geographical data, medicine, atmospheric science and machine learning},
author = {Grace Wahba},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0410419},
year = {2007}
}
备注
This note has appeared in the Proceedings of the 13th IFAC Symposium on System Identification 2003, Rotterdam, 549-559