CMARS公司

CMARS:一个新的贡献非参数回归多元自适应回归样条支持的连续优化回归分析是一个广泛使用的统计方法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的拟合。MARS的一个特殊优势在于它能够估计某些基函数的贡献,从而使得预测因子的加性效应和交互效应都能够确定响应变量。MARS方法由两部分组成:正向和反向算法。通过这些算法,它力求达到两个目标:一个很好的数据拟合,但一个简单的模型。本文将MARS的惩罚残差平方和作为一个Tikhonov正则化问题,并用连续优化技术,特别是圆锥二次规划的框架来处理。我们将这种新的火星方法称为CMARS,并将其视为对反向逐步算法的重要补充和基于模型的替代方案。利用不同特征的数据集对CMARS的性能进行了评估,并对结果进行了讨论。


zbMATH中的参考文献(参考文献28条,1标准件)

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按年份排序(引用)
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  11. 李智;谭德清:网络视频服务的两阶段动态定价和广告策略(2017)
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  15. 亚兹ıcı,塞伊达;耶利卡亚-厄兹库特,法特玛;Batmaz,İnci:非参数回归的计算方法:自举CMARS方法(2015)
  16. 戈德伯格,诺姆;金,杨达;莱弗,斯文;Veselka,Thomas D.:线性样条回归的自适应优化动态程序(2014)
  17. 科威特石油公司,艾尔辛·卡尔塔尔;Iyigun,Cem:使用基于映射方法的新节点选择程序重构MARS算法的前一步(2014年)
  18. 科威特石油公司,艾尔辛·卡尔塔尔;伊伊贡,Cem;Batmaz,İnci;Weber,Gerhard Wilhelm:基于映射方法的有效自适应回归样条算法与金融案例研究(2014)
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