Este fragmento de código demonstra alguma técnica. Isso pressupõe que uma macro local n esteja definida anteriormente. Nota: o termo variável local é apenas uma mistura de terminologia da Stata e sua própria importação de outro lugar do que é uma variável. Em termos Stata: as bestas aqui são macros locais e não há variáveis neste código. Nota: Mata está muito mais perto da sintaxe C-like que você dá. Nota: Você não pode evitar macros locais ao usar macros locais. Forvalues é sobre o uso de macros locais para controlar o looping. Nota: A ortografia correta é Stata. A linguagem foi chamada de STATA apenas brevemente em 1985. O que leva você a adotar aquela mausagem incorreta. Suporte Vector Machines for Regression O método Support Vector também pode ser aplicado ao caso de regressão, mantendo todas as características principais que caracterizam o algoritmo de margem máxima: um não - a função linear é aprendida por uma máquina de aprendizagem linear em um espaço de recursos induzido pelo núcleo, enquanto a capacidade do sistema é controlada por um parâmetro que não depende da dimensionalidade do espaço. Cristianini e Shawe-Taylor (2000) Na SVM, a idéia básica é mapear os dados x em um espaço de recursos de alta dimensão F através de um mapeamento não-linear. E fazer regressão linear neste espaço (ver Boser et al. (1992) Vapnik (1995)). Bibliografia mais citada CAO, Lijuan, especialistas em máquinas de vetor de suporte para previsão de séries temporais A simulação mostra que os especialistas de SVMs alcançam uma melhoria significativa no desempenho de generalização em comparação com os modelos SVMs individuais. Além disso, os especialistas da SVMs também convergem mais rapidamente e usam menos vetores de suporte. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. GUNN e C. J. HARRIS, método de campo médio para a regressão da máquina vetorial de suporte. Este artigo aborda dois assuntos. Primeiro, mostraremos como o problema de regressão da máquina de vetores de suporte (SVM) pode ser resolvido como a previsão máxima a posteriori na estrutura Bayesiana. A segunda parte descreve uma técnica de aproximação que é útil na realização de cálculos para SVMs com base no algoritmo de campo médio originalmente proposto na Física Estatística de sistemas desordenados. Uma vantagem é que ele lida com médias posteriores para o processo Gaussiano que não são analiticamente atraentes. Gao, Gunn e Harris (2002) GUNN, S. Suportam máquinas vetoriais para classificação e regressão. ISIS Technical Report, 1998. Citado por 164 HARLAND, Zac, Usando Máquinas de Vector de Suporte para Comércio de Alumínio na LME. Este artigo descreve e avalia o uso da regressão do vetor de suporte para negociar o contrato de futuros de alumínio de três meses na London Metal Exchange, no período de junho de 1987 a novembro de 1999. A Support Vector Machine é um método de aprendizado de máquina para classificação e regressão e é rápido Substituindo redes neurais como a ferramenta de escolha para tarefas de previsão e reconhecimento de padrões, principalmente devido à sua capacidade de generalizar bem em dados não vistos. O algoritmo é baseado em idéias derivadas da teoria da aprendizagem estatística e pode ser entendido intuitivamente dentro de uma estrutura geométrica. Neste trabalho, utilizamos a regressão do vetor de suporte para desenvolver uma série de submódulos de negociação que, quando combinados, resultam em um modelo final que exiba retornos acima da média fora dos dados da amostra, fornecendo assim algumas evidências de que o preço dos futuros de alumínio é menos eficiente. Se desconhece se essas ineficiências continuam no futuro. Harland HONG, Dug Hun, Changha HWANG, máquinas de regressão fuzzy de vetor de suporte A máquina de vetores de suporte (SVM) tem sido muito bem sucedida em reconhecimento de padrões e problemas de estimativa de função. Neste artigo, apresentamos o uso de SVM para modelos de regressão linear e não linear linear multivariada. O uso da ideia básica subjacente ao SVM para regressões fuzzy multivariadas dá eficiência computacional para obter soluções. Hong e Hwang M220LLER, K.-R. Et ai. Usando máquinas de vetor de suporte para suporte de previsão de séries temporais As máquinas vetoriais são usadas para previsão de séries temporais e comparadas com redes de função base radiais. Utilizamos duas funções de custo diferentes para os vetores de suporte: treinamento com (i) uma perda insensível ao epsilon e (ii) função de perda robusta do Hubers e discuta como escolher os parâmetros de regularização nesses modelos. São consideradas duas aplicações: dados de (a) um sistema ruim de Mackey-Glass (ruído normal e uniforme) e (b) a Competição da série de tempo de Santa Fe (set D). Em ambos os casos, o Support Vector Machines mostra um excelente desempenho. No caso (b), a abordagem do Vector de Suporte melhora o resultado mais conhecido no benchmark até 29.Muller et al. (2000) PONTIL, Massimiliano, Sayan MUKHERJEE e Federico GIROSI, no modelo de ruído do suporte Vector Machine Regression Pontil, Mukherjee e Girosi (1998) SMOLA, Alex J. e Bernhard SCH214LKOPF, um tutorial sobre o apoio à regressão vetorial Smola e Scholkopf (1998 ) Citado em 309
No comments:
Post a Comment