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基于回归分析的全体与类样本分类器的比较研究
1
作者
张楠
杨健
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第11期287-289,共3页
针对基于L1范数的Lasso回归与基于L2范数的Ridge回归模型,分别讨论两种分类器的设计方法,即基于Lasso回归的全体与类样本分类器和基于Ridge回归的全体与类样本分类器。分别在2个大样本数据库与2个小样本数据库对所给出的方法进行比较研...
针对基于L1范数的Lasso回归与基于L2范数的Ridge回归模型,分别讨论两种分类器的设计方法,即基于Lasso回归的全体与类样本分类器和基于Ridge回归的全体与类样本分类器。分别在2个大样本数据库与2个小样本数据库对所给出的方法进行比较研究与分析,结果表明基于全体样本的分类器更适合小样本问题,而基于类样本的分类器更适合大样本问题。
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关键词
回归分析
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问题
大样本问题
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题名
基于回归分析的全体与类样本分类器的比较研究
1
作者
张楠
杨健
机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第11期287-289,共3页
文摘
针对基于L1范数的Lasso回归与基于L2范数的Ridge回归模型,分别讨论两种分类器的设计方法,即基于Lasso回归的全体与类样本分类器和基于Ridge回归的全体与类样本分类器。分别在2个大样本数据库与2个小样本数据库对所给出的方法进行比较研究与分析,结果表明基于全体样本的分类器更适合小样本问题,而基于类样本的分类器更适合大样本问题。
关键词
回归分析
分类器
小
样本
问题
大样本问题
Keywords
Regression analysis Classifier Small sample size problem Large sample size problems
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于回归分析的全体与类样本分类器的比较研究
张楠
杨健
《计算机应用与软件》
CSCD
2011
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