一郎武内;Le，Quoc V。;蒂莫西·西尔斯。;亚历山大·斯莫拉。 非参数分位数估计。 （英语） 兹比尔1222.68316 J.马赫。学习。物件。 7, 1231-1264 (2006). 小结：在回归中，虽然这是最常见的，但期望的（y|x）估计并不总是由条件平均值给出。有时，人们希望获得一个良好的估计值，该估计值满足以下性质：（y|x）的比例\（tau \）将低于估计值。对于（τ=0.5），这是中位数的估计值。所谓的中值回归归入分位数回归。我们给出了分位数估计的一个非参数版本，它可以通过求解一个简单的二次规划问题得到，并提供了关于我们的估计的分位数性质的一致收敛声明和界。实验结果表明了该方法的可行性以及该方法与现有方法的竞争力。我们讨论了几种类型的扩展，包括一种解决分位数交叉问题的方法，以及一种结合单调性约束等先验定性知识的方法。 引用于81文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62G05型 非参数估计 关键词：支持向量机;内核方法;分位数估计;非参数技术;带约束的估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{I.Takeuchi}等人，J.Mach。学习。第7号决议，1231--1264（2006年；Zbl 1222.68316） 全文： 链接