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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
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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。 展开更多
关键词 回归分析 分类器 样本问题 大样本问题
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