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针对非正定核的机器同归方法（NPKMR）只对总体误差最小化而造成回归性能较差的问题，提出一种在NPKMR的基础上对每个样本点的回归误差进行约束的改进方法。通过引入r范数损失函数和松弛变量，对每个样本点的回归误差进行约束。实验表明，对NPKMR方法的改进可以提高回归精度和泛化性能。
基于r范数损失函数的NPKMR方法改进
【摘 要】
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针对非正定核的机器同归方法（NPKMR）只对总体误差最小化而造成回归性能较差的问题，提出一种在NPKMR的基础上对每个样本点的回归误差进行约束的改进方法。通过引入r范数损失函数
【机 构】
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江南大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年17期
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