![](/images/graphics-bg.png)
Least Absolute Deviation Support Vector Regression
المؤلفون المشاركون
Wang, Kuaini
Zhong, Ping
Zhang, Jingjing
Chen, Yanyan
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Least squares support vector machine (LS-SVM) is a powerful tool for pattern classification and regression estimation.
However, LS-SVM is sensitive to large noises and outliers since it employs the squared loss function.
To solve the problem, in this paper, we propose an absolute deviation loss function to reduce the effects of outliers and derive a robust regression model termed as least absolute deviation support vector regression (LAD-SVR).
The proposed loss function is not differentiable.
We approximate it by constructing a smooth function and develop a Newton algorithm to solve the robust model.
Numerical experiments on both artificial datasets and benchmark datasets demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Kuaini& Zhang, Jingjing& Chen, Yanyan& Zhong, Ping. 2014. Least Absolute Deviation Support Vector Regression. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-451424
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Kuaini…[et al.]. Least Absolute Deviation Support Vector Regression. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-451424
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Kuaini& Zhang, Jingjing& Chen, Yanyan& Zhong, Ping. Least Absolute Deviation Support Vector Regression. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-451424
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-451424
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)