基于自步学习多元回归分析

作     者：甘江璋 钟智 余浩 雷聪 赵树之 GAN Jiang-zhang;ZHONG Zhi;YU Hao;LEI Cong;ZHAO Shu-zhi

作者机构：广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023 

基　　金：国家自然科学基金项目(61672177 61573270) 国家973重点基础研究发展计划基金项目(2013CB329404) 广西自然科学基金项目(2015GXNSFCB139011 2015GXNSFAA139306) 广西研究生教育创新计划基金项目(YCSW2018093) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2018年第39卷第12期

页      码：3835-3839,3852页

摘      要：针对现有多元回归模型没有充分考虑离群训练样本的影响而导致模型泛化能力差的问题,提出一种结合自步学习和稀疏属性选择的多元回归分析方法。通过自步学习理论优先选择高置信度的样本来训练初始属性选择模型,依次加入次高置信度的训练样本增加初始选择模型的泛化能力,直至增加的训练样本使泛化能力减弱或者所有训练样本被用完。用选择的属性进行多元回归分析,提高算法效率和效果。6个公开的数据集上的实验结果表明,该算法在回归分析中得到的结果优于对比算法。

主 题 词：自步学习 属性选择 稀疏学习 回归分析 有监督学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2018.12.040

馆 藏 号：203430208...