An Efficient Kernel Learning Algorithm for Semisupervised Regression Problems
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-09-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Kernel selection is a central issue in kernel methods of machine learning.
In this paper, we investigate the regularized learning schemes based on kernel design methods.
Our ideal kernel is derived from a simple iterative procedure using large scale unlabeled data in a semisupervised framework.
Compared with most of existing approaches, our algorithm avoids multioptimization in the process of learning kernels and its computation is as efficient as the standard single kernel-based algorithms.
Moreover, large amounts of information associated with input space can be exploited, and thus generalization ability is improved accordingly.
We provide some theoretical support for the least square cases in our settings; also these advantages are shown by a simulation experiment and a real data analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Chao& Lv, Shaogao. 2015. An Efficient Kernel Learning Algorithm for Semisupervised Regression Problems. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073861
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Chao& Lv, Shaogao. An Efficient Kernel Learning Algorithm for Semisupervised Regression Problems. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073861
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Chao& Lv, Shaogao. An Efficient Kernel Learning Algorithm for Semisupervised Regression Problems. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073861
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073861
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر