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弹性二元分类。(英语) Zbl公司 1434.68461
摘要:在本文中,我们介绍了一个压缩二值分类的解析公式。该公式寻求求解分类误差约束下参数向量的最小范数。本文提出了一种解析的、可伸缩的估计,它可以看作是具有左、右构造的伪逆的推广。方差分析表明基于左伪逆的估计是无偏的,基于右伪逆的估计是有偏的。在某些温和的条件下,有偏估计可以得到稀疏性。利用合成数据和实际数据对所提出的估计进行了数值研究。
理学硕士:
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统
62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
参考文献:
[1] Albert,A.,《回归与Moore-Penrose伪逆》,第94卷(1972年),学术出版社。公司:学术出版社。纽约公司
[2] 巴拉纽克,R。G、 《压缩传感》,IEEE信号处理杂志,24,4,118-124(2007)
[3] 主教,C。M、 《模式识别的神经网络》(1995),牛津大学出版社:牛津大学出版社,纽约
[4] 博泽,B。E、 。;盖昂,我。M、 。;瓦普尼克。N、 ,最佳边缘分类器的训练算法,(第五届计算学习理论年会(1992年),ACM:ACM匹兹堡),144-152
[5] 博伊德,S。;范登伯格,L.,凸优化(2004),剑桥大学出版社:剑桥大学出版社
[六] 坎德és、 E。J、 。;沃金,M。B、 《压缩采样简介》,IEEE信号处理杂志,52,2,21-30(2008)
[7] 曹,J。;张克。;罗,M。;尹,C。;Lai,X.,图像分类的极限学习机和自适应稀疏表示,神经网络,81,91-102(2016)
[8] 多诺霍,D。五十、 《压缩感知》,IEEE信息理论汇刊,52,4,1289-1306(2006)
[9] 多诺霍,D。五十、 。;美国国家正交科学院的稀疏表示法,2003年
[10] 杜达,R。O、 。;哈特,P。E、 。;鹳。G、 ,模式分类(2001),约翰威利父子公司。公司:约翰威利父子公司。纽约公司
[11] 法里斯,H。;阿尔贾拉,我。;Mirjalili,S.,使用多元优化器训练前馈神经网络解决二元分类问题,应用智能,45322-332(2016)
[12] 弗兰克,我。E、 。;弗里德曼,J。H、 ,一些化学计量学回归工具的统计观点,技术计量学,35109-148(1993)
[13] Funahashi,K.-I.,关于用神经网络近似实现连续映射,神经网络,2,3,183-192(1989)
[14] 古利耶夫,北卡罗来纳州。J、 。;伊斯梅洛夫。E、 ,单隐层前馈网络,隐层只有一个神经元,可以近似任何单变量函数,神经计算,28,7,1289-1304(2016)
[16] 盖昂,我。;呃,A。B、 。;冈恩,S。;Dror,G.,NIPS 2003特征选择挑战的结果分析,(神经信息处理系统进展,第17卷(2004),麻省理工学院出版社),545-552
[17] 黑斯蒂,T。;蒂比拉尼,R。;Friedman,J.,《统计学习的要素:数据挖掘、推理和预测》(2001),Springer:Springer New York
[18] 霍尔,A。E、 。;肯纳德,R。W、 《岭回归:非正交问题的有偏估计》,技术计量学,12,55-67(1970)
[19] 霍尼克,K。;斯汀科姆,M。;White,H.,使用多层前馈网络对未知映射及其导数的通用逼近,神经网络,3,551-560(1990)
[20] 黄博士。;杜建新,径向基概率神经网络:模型与应用,国际模式识别与人工智能杂志,1083-1101(1999)
[21] 黄博士。;Du,J.-X.,径向基概率神经网络的构造性混合结构优化方法,IEEE神经网络汇刊,2099-2115(2008)
[22] 黄博士。;蒋,W.,《双重环境下固定动态参数的通用CPL AdS方法论》,IEEE系统、人与控制论汇刊,第二部分:控制论,1489-1500(2012)
[24] 马蒂奇,W。R、 ,低定线性方程组的解,(空间统计和成像)。空间统计学与影像学,讲义专著系列,第20卷(1991),数理统计研究所,227-238
[25] 马祖德,R。;Hastie,T.,《图形套索:新的见解和选择》,电子统计杂志,62125-2149(2012)
[26] Miller,A.,回归中的子集选择(2002),查普曼和霍尔/CRC(一家CRC出版社):查普曼和霍尔/CRC(一家CRC出版社),伦敦
[27] 尼克森,R。S、 ,(二元分类反应时:人类信息处理能力研究综述。二元分类反应时:人类信息处理能力研究述评,心理经济学专著增刊(1972)
[29] 波吉奥,T。;Girosi,F.,近似和学习网络,IEEE论文集,78,9,1481-1497(1990)
[30] 普罗克特,R。W、 。;周,Y。S、 《极性对应:快速二元分类任务执行的一般原则》,《心理通报》,416-442(2006)
[31] 鲁哈尼,M。;杰文,D。S、 《数据分类的两个快速准确的启发式RBF学习规则》,神经网络,75150-161(2016)
[33] 史,Y。;彭,Y.多准则线性规划的数据挖掘:在信用卡投资组合管理、信息技术和决策中的应用,1,145-166(2002)
[34] 史,Y。;田,Y。;陈,X。;张P,正则化多准则线性规划分类,中国科学系列F:信息科学,52,1,1-9(2009)
[35] 斯普雷彻,D。A、 ,科尔莫戈洛夫叠加定理的一个普遍映射,神经网络,6,8,1089-1094(1993)
[37] 田,Y。;气,Z。;朱,X。;史,Y。;Liu,X.,模式分类的非平行支持向量机,IEEE控制论汇刊,44,7,1067-1079(2014)
[38] Tibshirani,R.,《通过套索进行回归收缩和选择》,皇家统计学会杂志。B系列,58267-288(1996)
[39] Tibshirani,R.,《通过套索进行回归收缩和选择:回顾》,皇家统计学会杂志。B系列,73273-282(2011),第3部分
[40] 蒂霍诺夫,A。N、 《错误表述问题的解决与正则化方法》,多克拉迪·阿卡德米诺克SSSR,151501-504(1963),苏联数学4:1035-1038
[41] 小费,M。E、 相关向量机。A、 。;利恩,T。K、 。;üLer,K.-R.,神经,信息处理系统的进展,第12卷(2000年)),652-658
[42] Toh,K.-A.,确定性神经分类,神经计算,20,6,1565-1595(2008)
[44] 托,K.-A。;特兰,Q.-L。;Srinivasan,D.,《简化多元多项式模式分类器的基准测试》,IEEE模式分析与机器智能汇刊,26,6740-755(2004)
[45] 71,《神经网络计算》第71-71页(注1,注1)
[46] 瓦普尼克。N、 ,统计学习理论(1998),威利国际科学出版社
[47] 瓦普尼克。N、 ,统计学习理论概述,IEEE神经网络汇刊,10,5988-999(1999)
[48] 韦德罗,B。;格林布拉特,A。;金,Y。;Park,D.,无支撑算法:多层神经网络的新学习算法,神经网络,37182-188(2013)
[49] 威尔,A。;Zimmermann,P。;瓦拉诺夫á, E、 。;Fü罗尔茨,A。;劳尔,O。;Bleuler,S.,拟南芥类异戊二烯基因网络的稀疏高斯模型,基因组生物学,5,11,R92(2004)
[50] 杨,K。Y、 。;布姆加纳,R。E、 。;拉夫德里,A。E、 《贝叶斯模型平均:改进的多类、基因选择和微阵列数据分类工具的开发》,生物信息学,21,10,2394-2402(2005)
[51] 元,M。;林,Y.组合变量回归模型选择与估计,皇家统计学会期刊。B系列,6849-67(2006),(第1部分)
[52] 张建瑞。;张杰。;洛克,T.-M。;吕先生。R、 ,前向神经网络训练的混合粒子群优化反向传播算法,应用数学与计算,1851026-1037(2007)
[53] 邹,H。;Hastie,T.,《通过elasticnet进行正则化和变量选择》,皇家统计学会杂志。B系列,67301-320(2005),(第2部分)
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