Пакет: classreg.learning.regr
Компактная модель регрессии машины опорных векторов
CompactRegressionSVM
компактная модель регрессии машины опорных векторов (SVM). Это использует меньше памяти, чем полная, обученная модель машины опорных векторов (RegressionSVM
модель), потому что это не хранит данные, используемые, чтобы обучить модель.
Поскольку компактная модель не хранит обучающие данные, вы не можете использовать ее, чтобы выполнить определенные задачи, такие как перекрестная проверка. Однако можно использовать компактную модель регрессии SVM, чтобы предсказать ответы с помощью новых входных данных.
возвращает компактную модель compactMdl
= compact(mdl
)compactMdl
регрессии SVM из полной, обученной модели регрессии SVM,
mdl
. Для получения дополнительной информации смотрите compact
.
discardSupportVectors | Отбросьте векторы поддержки |
потеря | Ошибка регрессии для модели регрессии машины опорных векторов |
предсказать | Предскажите ответы с помощью модели регрессии машины опорных векторов |
Значение. Чтобы изучить, как классы значения влияют на операции копии, смотрите Копирование Объектов (MATLAB).
[1] Нэш, W.J., Т. Л. Селлерс, С. Р. Тэлбот, А. Дж. Которн и В. Б. Форд. Биология Населения Морского ушка (разновидности Haliotis) на Тасмании. I. Морское ушко Blacklip (H. rubra) от Северного Побережья и Островов Пролива Басса, Морского Деления Рыболовства, Технического отчета № 48, 1994.
[2] Во, S. Расширяя и Каскадная Корреляция сравнительного тестирования, кандидатская диссертация, Кафедра информатики, Университет Тасмании, 1995.
[3] Кларк, D., З. Шретер, А. Адамс. Количественное Сравнение Dystal и Backpropagation, представленного австралийской Конференции по Нейронным сетям, 1996.
[4] Личмен, M. Репозиторий Машинного обучения UCI, [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Ирвин, CA: Калифорнийский университет, Школа Информатики и вычислительной техники.
RegressionSVM
| compact
| fitrsvm
| plotPartialDependence
| update