文献类型：期刊文献

中文题名：支持向量回归机二阶充分条件理论研究

英文题名：Theoretical study on second order sufficient conditions for support vector regression

作者：蔡春[1];苗利峰[2]

第一作者：蔡春

机构：[1]北京联合大学应用文理学院;[2]河北科技大学理学院

第一机构：北京联合大学应用文理学院

年份：2009

卷号：30

期号：4

起止页码：294-297

中文期刊名：河北科技大学学报

外文期刊名：Journal of Hebei University of Science and Technology

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2008】；

基金：北京联合大学应用文理学院基金资助项目(20080206)

语种：中文

中文关键词：数据挖掘;支持向量回归机;灵敏度分析;机器学习

外文关键词：data mining; support vector regression ; sensitivity analysis ; machines learning

摘要：支持向量回归机是数据挖掘的新方法。针对支持向量回归机所对应的回归问题给出了其解二阶充分条件成立的理论结果,结果表明支持向量回归机优化问题的解在一个很弱假设下即可满足二阶充分性;该理论为支持向量回归机优化问题解的灵敏度分析奠定了一定基础。
Support vector regression （SVR） is a new method for data mining. This paper presents one condition for second order sufficient property of support vector classification to hold. The condition is so weak that support vector classification meets it easily. The theory provides an important foundation for sensitivity analysis of SVR.