Structural risk minimization over data-dependent hierarchies

1998 ◽  
Vol 44 (5) ◽  
pp. 1926-1940 ◽  
Author(s):  
J. Shawe-Taylor ◽  
P.L. Bartlett ◽  
R.C. Williamson ◽  
M. Anthony
Keyword(s):  
Risk Minimization ◽  
Structural Risk Minimization ◽  
Structural Risk

scholarly journals PREDICTION OF PASSENGER FLOW ON THE HIGHWAY BASED ON THE LEAST SQUARE SUPPOERT VECTOR MACHINE / MAŽIAUSIŲ KVADRATŲ ATRAMINIŲ VEKTORIŲ METODO TAIKYMAS KELEIVIŲ SRAUTUI GREITKELYJE PROGNOZUOTI / ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ С КВАДРАТИЧНОЙ ФУНКЦИЕЙ ПОТЕРЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАССАЖИРСКИХ ПОТОКОВ НА АВТОМАГИСТРАЛЯХ

Transport ◽  
2011 ◽  
Vol 26 (2) ◽  
pp. 197-203 ◽  
Author(s):  
Yanrong Hu ◽  
Chong Wu ◽  
Hongjiu Liu
Keyword(s):  
Support Vector Machine ◽  
Least Squares ◽  
Least Square ◽  
Small Samples ◽  
Support Vector ◽  
Risk Minimization ◽  
Structural Risk Minimization ◽  
Passenger Flow ◽  
Regressive Model ◽  
Structural Risk

A support vector machine is a machine learning method based on the statistical learning theory and structural risk minimization. The support vector machine is a much better method than ever, because it may solve some actual problems in small samples, high dimension, nonlinear and local minima etc. The article utilizes the theory and method of support vector machine (SVM) regression and establishes the regressive model based on the least square support vector machine (LS-SVM). Through predicting passenger flow on Hangzhou highway in 2000–2008, the paper shows that the regressive model of LS-SVM has much higher accuracy and reliability of prediction, and therefore may effectively predict passenger flow on the highway. Santrauka Atraminių vektorių metodas (Support Vector Machine – SVM) yra skaičiuojamasis metodas, paremtas statistikos teorija, struktūriniu požiūriu mažinant riziką. SVM metodas, palyginti su kitais metodais, yra patikimesnis metodas, nes juo remiantis galima išspręsti realias problemas, esant įvairioms sąlygoms. Tyrimams naudojama SVM metodo regresijos teorija ir sukuriamas regresinis modelis, kuris grindžiamas mažiausių kvadratų atraminių vektorių metodu (Least Squares Support Vector Machine – LS-SVM). Straipsnio autoriai prognozuoja keleivių srautą Hangdžou (Kinija) greitkelyje 2000–2008 m. Gauti rezultatai rodo, kad regresinis LS-SVM modelis yra labai tikslus ir patikimas, todėl gali būti efektyviai taikomas keleivių srautams prognozuoti greitkeliuose. Резюме Метод опорных векторов (Support Vector Machine – SVM) – это набор аналогичных алгоритмов вида «обучение с учителем», использующихся для задач классификации и регрессионного анализа. Метод SVM принадлежит к семейству линейных классификаторов. Основная идея метода SVM заключается в переводе исходных векторов в пространство более высокой размерности и поиске разделяющей гиперплоскости с максимальным зазором в этом пространстве. Алгоритм работает в предположении, что чем больше разница или расстояние между параллельными гиперплоскостями, тем меньше будет средняя ошибка классификатора. В сравнении с другими методами метод SVM более надежен и позволяет решать проблемы с различными условиями. Для исследования был использован метод SVM и регрессионный анализ, затем создана регрессионная модель, основанная на методе опорных векторов с квадратичной функцией потерь (Least Squares Support Vector Machine – LS-SVM). Авторы прогнозировали пассажирский поток на автомагистрали Ханчжоу (Китай) в 2000–2008 гг. Полученные результаты показывают, что регрессионная модель LS-SVM является надежной и может быть применена для прогнозирования пассажирских потоков на других магистралях.

Structural risk minimization of rough set-based classifier

2019 ◽  
Vol 24 (3) ◽  
pp. 2049-2066 ◽  
Author(s):  
Jinfu Liu ◽  
Mingliang Bai ◽  
Na Jiang ◽  
Daren Yu
Keyword(s):  
Rough Set ◽  
Risk Minimization ◽  
Structural Risk Minimization ◽  
Structural Risk

Bound of Local Risk Minimization Estimation on gλSpace

2014 ◽  
Vol 599-601 ◽  
pp. 2188-2193
Author(s):  
Yun Chao Bai
Keyword(s):  
Estimation Problem ◽  
Risk Minimization ◽  
Structural Risk Minimization ◽  
Structural Risk ◽  
Local Risk

Onmeasure space, the ideas of local risk minimization estimation problem is presented; In order to make the principle of structural risk minimization applying to the problem of local risk minimization estimation, the paper gives and proves the bounds of the bound of local risk minimization estimation.

scholarly journals Structural Risk Minimization

2011 ◽  
pp. 929-930 ◽  
Author(s):  
Eric Martin ◽  
Samuel Kaski ◽  
Fei Zheng ◽  
Geoffrey I. Webb ◽  
Xiaojin Zhu ◽  
...  
Keyword(s):  
Risk Minimization ◽  
Structural Risk Minimization ◽  
Structural Risk
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document