亚历山大·马利舍夫（Alexander M.Malyscheff）。;特拉法利斯（Theodore B.Trafalis）。 用于回归的分析中心机器。 （英语） Zbl 1026.62077号 CEJOR，美分。欧洲药典。物件。 10，第4期，297-334（2002）. 摘要：支持向量机是解决模式分类和回归分析问题的一种新方法。由于其令人印象深刻的泛化性能，它们在优化和机器学习社区中引起了广泛关注。在假设的版本空间中，最优支持向量机解对应于切比雪夫中心的计算。然而，最近的研究表明，替代中心的选择进一步提高了泛化性能（HGC00）。我们提出了一种回归分析算法，该算法可以找到对应于版本空间分析中心的假设。初步结果表明，该回归估计器可以获得较高的泛化精度。 引用于1文件 MSC公司： 62J99型 线性推断、回归 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 05C60型 图论中的同态问题（重构猜想等）和同态（子图嵌入等） 关键词：内核方法;线性学习机 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.M.Malyscheff}和\textit{T.B.Trafalis}，CEJOR，Cent。欧洲药典。决议10，第4号，297--334（2002；Zbl 1026.62077）