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唐凤珍;彼得·蒂奥

基于学习矢量量化的序数回归。 （英语） Zbl 1439.62160号

神经网络。 93, 76-88 (2017).
摘要：最近，序数回归（ordinal regression）受到了相当大的关注，它可以预测序数尺度的类别。在本文中，我们提出了一种在学习向量量化框架内解决序数回归问题的新方法。它用更合适的自然代价函数扩展了以前称为序数广义矩阵学习向量量化的方法，从而得到更直观的参数更新规则。此外，在我们的方法中，原型权重的带宽是自动调整的。对大量数据集的实证研究表明，与其他序数回归方法相比，该方法总体上具有更好的样本外性能。

引用于2文件

MSC公司：

62年02月 一般非线性回归
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62甲12 多元分析中的估计
62M45型 神经网络及从随机过程推断的相关方法

关键词：

顺序回归;学习矢量量化;广义矩阵学习矢量量化
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Tang}和\textit{P.Tiňo}，神经网络。93、76-88（2017年；Zbl 1439.62160）
全文： DOI程序 链接

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