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Erschienen in:
A Neurodynamical Theory of Visual Attention: Comparisons with fMRI- and Single-Neuron Data Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2002 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multi-dimensional Function Approximation and Regression Estimation

verfasst von : Fernando Pérez-Cruz, Gustavo Camps-Valls, Emilio Soria-Olivas, Juan José Pérez-Ruixo, Aníbal R. Figueiras-Vidal, Antonio Artés-Rodríguez

Erschienen in: Artificial Neural Networks — ICANN 2002

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Enthalten in: Professional Book Archive

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In this communication, we generalize the Support Vector Machines (SVM) for regression estimation and function approximation to multi-dimensional problems. We propose a multi-dimensional Support Vector Regressor (MSVR) that uses a cost function with a hyperspherical insensitive zone, capable of obtaining better predictions than using an SVM independently for each dimension. The resolution of the MSVR is achieved by an iterative procedure over the Karush-Kuhn-Tucker conditions. The proposed algorithm is illustrated by computers experiments.

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Metadaten
Titel
Multi-dimensional Function Approximation and Regression Estimation
verfasst von
Fernando Pérez-Cruz
Gustavo Camps-Valls
Emilio Soria-Olivas
Juan José Pérez-Ruixo
Aníbal R. Figueiras-Vidal
Antonio Artés-Rodríguez
Copyright-Jahr
2002
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Artificial Neural Networks — ICANN 2002

Print ISBN: 978-3-540-44074-1

Electronic ISBN: 978-3-540-46084-8

Copyright-Jahr: 2002

DOI
https://doi.org/10.1007/3-540-46084-5_123

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