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23.05.2017 | Original Article | Ausgabe 12/2018

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 12/2018

Generalized eigenvalue proximal support vector regressor for the simultaneous learning of a function and its derivatives

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 12/2018
Autoren:
Reshma Khemchandani, Keshav Goyal, Suresh Chandra

Abstract

Generalized eigenvalue proximal support vector regressor (GEPSVR) determines a pair of \(\epsilon\)-insensitive bounding regressors by solving a pair of generalized eigenvalue problem. On the lines of GEPSVR, in this paper we propose a novel regressor for the simultaneous learning of a function and its derivatives, termed as GEPSVR of a Function and its Derivatives. The proposed method is fast as it requires the solution of a pair of generalized eigenvalue problems as compared to the solution of a large Quadratic Programming Problem required in other existing approaches. The experiment results on several benchmark functions of more than one variable proves the efficacy of our proposed method.

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