检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国人民大学统计学院,北京100872 [2]北京航空航天大学数学系数学信息与行为教育部重点实验室,北京100191
出 处:《计算机工程》2010年第8期1-3,共3页Computer Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(10771015);中国人民大学研究生科研基金资助项目(22386104)
摘 要:利用充分降维的思想对L2Boosting算法进行改进,提出基于局部相关性的L2Boosting(LCBoosting)算法。在每次迭代中,该算法根据响应变量与协变量的局部相关性充分提取信息,得到响应变量的线性组合来参与Boosting迭代,无须逐个分析所有变量。模拟结果表明,与L2Boosting算法相比,LCBoosting算法收敛速度快、预测精度高。This paper improves L2Boosting algorithm by using the idea of sufficient dimension reduction and proposes a Local Correlation based L2Boosting(LCBoosting) algorithm.In each iteration,LCBoosting algorithm extracts information sufficiently according to the local correlation between response variable and covariant,gets a linear combination of response variable to join the Boosting iteration,and avoids analyzing all the variables one by one.Simulation results show that compared with L2Boosting algorithm,LCBoosting has better performance on the convergence rate and prediction precision.
关 键 词:L2Boosting算法 充分降维 局部相关性
分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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