【摘 要】
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本文主要研究了L_1范数在不同孪生支持向量回归机(Twin Support VectorRegression Machine,简记为TSVR)模型下的优劣性比较.本文内容主要分为四个部分,第一章是预备知识,介绍了文中要用到的几种支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,简记为SVR)模型.第二章介绍了L_1范数在TSVR(简记为L_1-TSVR)模型中的应
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本文主要研究了L1范数在不同孪生支持向量回归机（Twin Support VectorRegression Machine,简记为TSVR）模型下的优劣性比较.本文内容主要分为四个部分,第一章是预备知识,介绍了文中要用到的几种支持向量回归机（Support Vector Regression Machine,简记为SVR）模型.第二章介绍了L1范数在TSVR（简记为L1-TSVR）模型中的应用,并给出了相应的学习算法.最后通过实验验证了该算法具有可行性和可竞争性.第三章介绍了基于L1范数的e-TSVR（简记为L1-e-TSVR）模型,并且提出了相应的学习算法.第四章介绍了基于L1范数改进的TSVR（Modeified TSVR,简记为L1-MTSVR）模型,并且提出了相应的学习算法.最后通过实验验证了该算法的有效性,证明了L1-MTSVR在计算时间和精度两方面上的优势.
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