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为了提高Huber-支撑向量回归机Huber-SVR的鲁棒性,研究了Huber-SVR算法中参数μ与输入噪声之间的关系,利用将SVR的优化问题转换成最大后验估计问题的思想,推导出Huber-支撑向量回归机后验估计最大化的条件,并着重研究了输入噪声为高斯噪声的情形,得出了输入噪声为高斯噪声时Huber-支撑向量回归机中参数μ与σ之间的近拟线性关系,为在输入高斯噪声方差σ为已知的情况下合理地选择μ提供了依据.