Fragmen kode ini menunjukkan beberapa teknik. Ini mengandaikan bahwa makro n lokal didefinisikan sebelumnya. Catatan: istilah variabel lokal hanyalah gado-gado tipologi Stata dan impor Anda sendiri dari variabel lain. Dalam istilah Stata: binatang di sini adalah makro lokal dan tidak ada variabel dalam kode ini. Catatan: Mata lebih dekat dengan sintaks C-like yang Anda berikan. Catatan: Anda tidak dapat menghindari makro lokal saat menggunakan makro lokal. Forvalues adalah tentang penggunaan makro lokal untuk mengendalikan perulangan. Catatan: ejaan yang benar adalah Stata. Bahasa itu disebut STATA hanya sebentar pada tahun 1985. Apa yang menyebabkan Anda mengadopsi ejaan yang salah itu. Vektor Pendukung untuk Regresi Metode Vektor Dukungan juga dapat diterapkan pada kasus regresi, dengan mempertahankan semua fitur utama yang menjadi ciri algoritma margin maksimal: non Fungsi linier dipelajari oleh mesin pembelajaran linear di ruang fungsi yang diinduksi oleh kernel sedangkan kapasitas sistem dikendalikan oleh parameter yang tidak bergantung pada dimensi ruang. Cristianini dan Shawe-Taylor (2000) Dalam SVM, gagasan dasarnya adalah memetakan data x ke ruang F dimensi berdimensi tinggi melalui pemetaan nonlinier. Dan untuk melakukan regresi linier di ruang ini (bandingkan Boser et al. (1992) Vapnik (1995)). Sebagian besar dikutip oleh Bibliografi CAO, Lijuan, Dukung ahli mesin vektor untuk peramalan deret waktu Simulasi menunjukkan bahwa para ahli SVM mencapai peningkatan kinerja generalisasi yang signifikan dibandingkan dengan model SVM tunggal. Selain itu, para ahli SVM juga bertemu lebih cepat dan menggunakan lebih sedikit vektor pendukung. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. GUNN dan C. J. HARRIS, Metode lapangan untuk regresi mesin vektor pendukung Makalah ini membahas dua subjek. Pertama, kita akan menunjukkan bagaimana masalah regangan mesin vektor vektor (SVM) dapat dipecahkan sebagai prediksi a maksimum posteriori dalam kerangka Bayesian. Bagian kedua menjelaskan teknik pendekatan yang berguna dalam melakukan perhitungan untuk SVM berdasarkan algoritma lapangan rata-rata yang pada awalnya diusulkan dalam Fisika Statistik pada sistem yang tidak teratur. Satu keuntungan adalah menangani rata-rata posterior untuk proses Gaussian yang tidak mudah ditransformasikan secara analitis. Gao, Gunn dan Harris (2002) GUNN, S. Mendukung Mesin Vektor untuk Klasifikasi dan Regresi. Laporan Teknis ISIS, 1998. Dikutip oleh 164 HARLAND, ZAC, Menggunakan Mesin Vektor Dukungan untuk Perdagangan Aluminium di LME. Makalah ini menjelaskan dan mengevaluasi penggunaan regresi vektor pendukung untuk memperdagangkan kontrak berjangka Aluminium tiga bulan di London Metal Exchange, selama periode Juni 1987 sampai November 1999. Mesin Vektor Dukungan adalah metode pembelajaran mesin untuk klasifikasi dan regresi dan cepat Menggantikan jaringan syaraf tiruan sebagai alat pilihan untuk prediksi dan pengenalan pola tugas, terutama karena kemampuan mereka untuk menggeneralisasi dengan baik pada data yang tidak terlihat. Algoritma ini didasarkan pada gagasan yang berasal dari teori pembelajaran statistik dan dapat dipahami secara intuitif dalam kerangka geometris. Dalam makalah ini, kami menggunakan regresi vektor pendukung untuk mengembangkan sejumlah submodel perdagangan yang bila digabungkan, menghasilkan model akhir yang menunjukkan hasil rata-rata di atas dari data sampel, sehingga memberikan beberapa bukti bahwa harga futures aluminium kurang efisien. Apakah inefisiensi ini akan berlanjut ke masa depan tidak diketahui. Harland HONG, Dug Hun, Changha HWANG, Mendukung mesin regresi vektor fuzzy Support vector machine (SVM) telah sangat berhasil dalam pengenalan pola dan estimasi fungsi. Dalam tulisan ini, kami memperkenalkan penggunaan SVM untuk model regresi linear dan nonlinear multivariat. Dengan menggunakan ide dasar yang mendasari SVM untuk regresi fuzzy multivariat, memberikan efisiensi komputasi untuk mendapatkan solusi. Hong dan Hwang M220LLER, K.-R. Et al. Menggunakan Support Vector Machines untuk Prediksi Predik Prediksi Seri Waktu Mesin Vektor digunakan untuk prediksi time series dan dibandingkan dengan fungsi jaringan radial. Kami menggunakan dua fungsi biaya yang berbeda untuk Vektor Dukungan: berlatih dengan (i) kehilangan epsilon insensitive dan (ii) fungsi kehilangan kuat Hubers dan diskusikan bagaimana memilih parameter regularisasi pada model ini. Dua aplikasi dipertimbangkan: data dari (a) sistem Mackey-Glass yang bising (kebisingan normal dan seragam) dan (b) Kompetisi Seri Waktu Santa Fe (ditetapkan D). Dalam kedua kasus tersebut, Support Vector Machines menunjukkan kinerja yang sangat baik. Dalam kasus (b), pendekatan Support Vector meningkatkan hasil terbaik yang diketahui pada benchmark oleh 29.Muller et al. (2000) PONTIL, Massimiliano, Sayan MUKHERJEE dan Federico GIROSI, Model Kebisingan Regresi Vektor Mesin Regulasi Pontil, Mukherjee dan Girosi (1998) SMOLA, Alex J. dan Bernhard SCH214LKOPF, Tutorial Regresi Vektor Dukungan Smola dan Scholkopf (1998) ) Dikutip oleh 309
No comments:
Post a Comment