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稀疏支持向量回归机的构建与应用
¥33.1(7.2折)定价:¥46.0大数据对回归模型提出以下几个方面的要求： (1)稀疏性，高维数据的特征选择问题，选取重要特征，舍弃冗余或者信息含量少的特征，是回归算法面临的新挑战；(2)鲁棒性，对于含有异常点的回归问题，决策函数对异常点具有鲁棒性；(3)在线性，对于数据流问题，决策函数的回归系数应具有在线性，能够反映在线数据流的实时变化效应；(4) 异质性，高维数据具有后尾分布的异质性，如何使稀疏技术选择的特征能反映数据的整体分布特征，提取数据的异质信息。针对大数据
