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CMARS公司

swMATH ID: 8523
软件作者: 格哈德·威廉·韦伯;伊恩西·巴特马;科尔萨尔,吉尔瑟;巴基斯坦塔兰;叶利卡亚·奥兹科特,法塔玛
描述: CMARS:利用连续优化支持的多元自适应回归样条对非参数回归的新贡献回归分析是一种广泛使用的统计方法,用于建模变量之间的关系。多元自适应回归样条(MARS)特别适用于高维问题和非线性多元函数拟合。MARS的一个特殊优势在于它能够估计一些基函数的贡献,从而允许预测因子的加性和交互作用来确定响应变量。MARS方法由两部分组成:正向算法和反向算法。通过这些算法,它寻求实现两个目标:一个很好地拟合数据,但一个简单的模型。在本文中,我们将MARS的惩罚剩余平方和用作Tikhonov正则化问题,并使用连续优化技术,特别是二次锥规划框架来处理这一问题。我们将这种MARS的新方法称为CMARS,并认为它将成为向后逐步算法的重要补充和基于模型的替代方法。还使用具有不同特征的不同数据集评估了CMARS的性能,并对结果进行了讨论。
主页: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/17415977.2011.624770#.U0t4xlfMryU
关键词: Tikhonov正则化;二次二次规划;内点法;非参数回归;多元自适应回归样条;数值示例
相关软件: ElemStatLearn(电子状态学习);汽车;ARESLab公司;Matlab公司;玻璃制品;UCI-毫升;索姆;COMSOL公司;R(右);魁北克;SLEP公司;CVX公司;引导数据库;地球;莫塞克;火星;alr3;LINPACK系列
引用于: 32文件
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64位作者引用

16 格哈德·威廉·韦伯
6 艾什·奥兹曼
5 伊斯坦布尔巴特马
4 叶利卡亚·奥兹科特,法塔玛
Koc,Elcin Kartal公司
埃里克·克罗巴特
维尔达·普鲁特索卢
2 梅利赫·阿拉兹
2 泽赫拉·卡武·奥卢
2 伊伊贡、杰姆
2 艾哈迈特·萨希纳
2 巴基斯坦塔兰
2 努鲁拉·伊尔马兹
1 雷娜塔·阿夫罗斯
1 是的,埃兹吉
1 泽夫·巴兹利
1 塞尔玛·贝伦
1 布尔库BilgiçUçak
1 多鲁克博扎阿索
1 波兹多安,汉帕森
1 布尔布尔、吉尔巴哈
1 乔恩,米查尔
1 阿尔珀·切维克
1 Cheung,Ngaam J。
1 奥兹勒姆·德特利
1 丁雪明
1 耶西姆·斯里纳戈格鲁·多格鲁索斯
1 埃尤博卢,B.穆拉特
1 诺姆·戈德堡
1 马雷克·戈林斯基
1 格拉奇克·库查尔斯卡,马格达莱纳
1 格尔登·卡普鲁兹
1 金扬德
1 吉尔瑟·Köksal
1 孔凌晨
1 斯文·莱弗尔
1 李,志
1 刘延庆
1 马雷克·米阿多维奇
1 安东尼·穆霍兰德。
1 纳卡西、甘姆泽
1 卡德·卡尔·奥乌兹
1 哈利特·奥乌兹·苏恩
1 耶利兹·约尔库·奥库
1 罗伯特·奥斯维斯基(Robert T.Olszewski)。
1 Onder Nazim奥纳克
1 厄伦·奥泽兰
1 巴克索、图兰
1 S.G.皮尔斯。
1 米哈伊尔·罗曼诺夫斯基
1 沈宏斌
1 斯皮查,马·戈扎塔
1 沙夫兰斯基,马西耶
1 谭德清
1 凯瑟琳·坦特(Katherine M.M.Tant)。
1 陶继元
1 德沃拉托莱达诺·基泰
1 谷神星Vardar Acar
1 托马斯·维塞尔卡。
1 弗拉基米尔·沃尔科维奇。
1 秀、仙超
1 徐振凯
1 雅兹·库恩,塞达
1 张欢

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