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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.10
- 수록면
- 999 - 1,005 (7page)
이용수
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This paper proposes a weighted least squares support vector machine for asymmet-ric least squares regression. This method achieves nonlinear prediction power, while making no assumption on the underlying probability distributions. The cross valida-tion function is introduced to choose optimal hyperparameters in the procedure. Ex-perimental results are then presented which indicate the performance of the proposed model.
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참고문헌 (15)
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1. [학술지(정기간행물)] - Craven, P / 1979 / Smoothing noisy data with spline functions / Numerical Mathematics 31 : 377 ~ 403
2. [학술지(정기간행물)] - Efron, B / 1991 / Regression percentiles using asymmetric squared error loss / Statistica Sinica 1 : 93 ~ 125
3. [단행본] - Haerdle, W / 1989 / Applied nonparametric regression / Cambridge University Press
4. [학술지(정기간행물)] - 황창하 / 2010 / M-quantile regression using kernel machine technique / 한국데이터정보과학회지 21 (5) : 973 ~ 981
5. [학술지(정기간행물)] - 황창하 / 2010 / Support vector quantile regression for longitudinal datay / 한국데이터정보과학회지 21 (2) : 309 ~ 316
2. [학술지(정기간행물)] - Efron, B / 1991 / Regression percentiles using asymmetric squared error loss / Statistica Sinica 1 : 93 ~ 125
3. [단행본] - Haerdle, W / 1989 / Applied nonparametric regression / Cambridge University Press
4. [학술지(정기간행물)] - 황창하 / 2010 / M-quantile regression using kernel machine technique / 한국데이터정보과학회지 21 (5) : 973 ~ 981
5. [학술지(정기간행물)] - 황창하 / 2010 / Support vector quantile regression for longitudinal datay / 한국데이터정보과학회지 21 (2) : 309 ~ 316
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001381424