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Suporte Vector Machines for Regression O método Support Vector também pode ser aplicado ao caso de regressão, mantendo todas as principais características que caracterizam o algoritmo de margem máxima: uma função não linear é aprendida por uma máquina de aprendizado linear em um espaço de recurso induzido pelo kernel Enquanto a capacidade do sistema é controlada por um parâmetro que não depende da dimensionalidade do espaço. Cristianini e Shawe-Taylor (2000) Em SVM a idéia básica é mapear os dados x em um espaço F de grande dimensão através de um mapeamento não-linear. E fazer a regressão linear neste espaço (ver Boser et al. (1992) Vapnik (1995)). A simulação mostra que os especialistas em SVMs conseguem uma melhoria significativa no desempenho de generalização em comparação com os modelos de SVMs únicos. Além disso, os especialistas em SVM também convergem mais rapidamente e usam menos vetores de suporte. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. GUNN e C. J. HARRIS, Método de campo médio para a r...

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