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27条,1标准件)

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按年份排序(引用)
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  3. 纳尔卡奇、甘孜;Ö兹门,艾斯;韦伯、格哈德·威廉:《长期负荷预测:基于MARS、ANN和LR方法的模型》(2019年)
  4. 萨希纳,艾哈迈特;伊尔玛兹,努鲁拉;Kapusuz,Gulden:一种新的全局优化建模和平滑技术(2019)
  5. 伊尔玛兹,努鲁拉;Sahiner,Ahmet:分段光滑函数的新光滑逼近及其应用(2019)
  6. 刘延庆;陶,济源;张欢;秀、贤超;孔令晨:高维线性回归的融合套索惩罚最小绝对偏差估计量(2018)
  7. 奥纳克,昂德尔·纳齐姆;多格鲁索兹,耶西姆·塞里纳戈格鲁;韦伯,格哈德·威廉:最小相对熵法中先验参数选择对心电图逆问题的影响(2018)
  8. 艾伊ıld公司ız、 埃兹基;Ağ拉兹,梅利赫;Purut公司çuo公司ğlu,Vilda:MARS作为生物化学网络高斯图形模型的替代方法(2017)
  9. Ç埃维克,阿尔珀;韦伯,格哈德·威廉;安永üğ卢,B。穆拉特;Oğ卡尔·考德,乌兹ı: 体素火星:一种通过结构脑MRI分类早期检测阿尔茨海默病的方法(2017)
  10. 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)
  11. 博佐ğç, 多鲁克;蝙蝠怪,İnci公司;Oğ乌兹特üzün、 哈利特:使用火星的动态仿真元建模:雷达仿真的一个案例(2016)
  12. 张恩杰。;徐振凯;丁学明;沈洪斌:基于收敛异质粒子群优化的人类可读模糊规则建模非线性动态生物系统(2015)
  13. 卡尔塔尔科克,埃尔辛;Bozdogan,Hamparsum:使用信息复杂性作为适应度函数的多元自适应回归样条(MARS)中的模型选择(2015)
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  15. 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)
  16. 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)
  17. 科威特石油公司,艾尔辛·卡尔塔尔;伊伊贡,Cem;蝙蝠怪,İnci公司;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)
  18. Ö兹门,A。;克罗帕特,E。;韦伯,G.-W.:复杂多模式调节网络的样条回归模型(2014)
  19. Özmen,是吗şe;Weber,Gerhard Wilhelm:RMARS:多面体不确定性下多元自适应回归样条的robustization(2014)
  20. 叶利卡娅-Özkurt,F。;瓦尔达阿卡尔,C。;约尔库·奥库。;韦伯,G.-W.:使用CMARS方法估计分数布朗运动的赫斯特参数(2014)