面向SVM回归的Universum学习
机器学习
2016-05-30 v1
摘要
本文将对Universum学习[18,19]的思想扩展到回归问题。我们提出了一种新的面向回归问题的Universum-SVM公式，其以额外数据样本的形式融入先验知识。这些额外的数据样本或Universum与训练样本属于相同的应用领域，但遵循不同的分布。通过若干实证比较说明了所提方法的效用。
引用
@article{arxiv.1605.08497,
title = {Universum Learning for SVM Regression},
author = {Sauptik Dhar and Vladimir Cherkassky},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.08497},
year = {2016}
}
备注
10 pages,11 figures, Thesis: http://conservancy.umn.edu/handle/11299/162636