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Robust Support Vector Regression with Flexible Loss Function
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
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- 통권
- Vol.7 No.4 (2014.08)바로가기
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- 페이지
- pp.211-220
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A231805
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- In the interest of deriving regressor that is robust to outliers, we propose a support vector regression (SVR) based on non-convex quadratic insensitive loss function with flexible coefficient and margin. The proposed loss function can be approximated by a difference of convex functions (DC). The resultant optimization is a DC program. We employ Newton’s method to solve it. The proposed model can explicitly enhance the robustness and sparseness of SVR. Numerical experiments on six benchmark data sets show that it yields promising results.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Robust SVR Model
3. DC Program for the Robust SVR Model
4. Experiments
5. Conclusion
Acknowledgments
References
키워드
Support vector regression Loss function Robustness DC program저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4254
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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