下载此文档

二次光滑局部线性回归中的带宽选择的中期报告.docx


文档分类:高等教育 | 页数:约1页 举报非法文档有奖
1/1
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/1 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【二次光滑局部线性回归中的带宽选择的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【1】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【二次光滑局部线性回归中的带宽选择的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。二次光滑局部线性回归中的带宽选择的中期报告二次光滑局部线性回归(quadraticsmoothinglocallinearregression)是一种经典的非参数回归方法,常用于处理非线性或非平稳的数据。其中的带宽选择是一个重要的问题,既影响模型的拟合能力,又影响模型的稳定性和泛化性能。在带宽选择方面,常用的方法包括交叉验证法、正则化方法、自适应带宽方法等。交叉验证法是一种基于样本内外误差的评估方法,通常采用Leave-one-out交叉验证或K-fold交叉验证。该方法可根据误差的大小来选择最优带宽,但计算量较大,且需要对不同的带宽进行大量的重复计算,因此速度较慢。正则化方法是一种通过在目标函数中加入正则项来实现带宽选择的方法,其中L1正则化和L2正则化是比较常见的方法。该方法优点是计算速度较快,缺点是需要对正则化参数进行调整,并且不一定能够找到最优带宽。自适应带宽方法是一种结合了以上两种方法优点的方法,通常将带宽设为样本密度函数的某个函数,可以根据样本的分布情况进行自适应调整。该方法可以避免特定样本集的问题,同时能够对数据的分布进行自适应调整,但计算量较大。目前,对于不同类型的数据,可根据具体情况采用以上方法进行带宽选择。例如,对于平稳数据,可采用交叉验证法进行带宽选择;对于非平稳数据,可采用自适应带宽方法进行带宽选择。未来的研究方向可将以上方法进行进一步的改进和优化,提高模型的拟合能力和泛化性能。

二次光滑局部线性回归中的带宽选择的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数1
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-03-29