叶凌君
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：厦门大学更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 部分给定经验风险水平的支持向量机模型
- 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是基于统计学习理论和结构风险最小化(Structural Risk Minimization，SRM)原则的一种机器学习方法。核参数、经验风险和置信风险的...
- 叶凌君
- 关键词：支持向量机结构风险最小化原则
- 文献传递
- Apriori算法对高技能人才市场工资价位影响因素的实证分析被引量：2
- 2010年
- 本文以广东为例,运用Apriori算法对广东高技能人才市场工资价位影响因素进行实证分析。研究结论认为影响高技能人才市场工资价位的主要因素与工种、地区、学历、技能、工龄、年龄有关,其中工种对收入的影响比其它都要大的多,特别是在分地区的分析中尤为明显。
- 张仁寿罗林开叶凌君
- 关键词：数据挖掘关联规则APRIORI算法劳动工资
- 常用核函数的几何度量与几何性质被引量：8
- 2009年
- 研究核函数的几何度量和几何性质,并给出核函数选择(核选择)的建议.首先通过对核函数所蕴含的几何度量的深入分析,导出了常用的高斯径向基核函数和多项式核函数的黎曼度量、距离度量和角度度量;然后总结了这些几何度量的性质,并进行了数学证明;最后在几何性质的基础上,给出了核选择的一些建议.
- 罗林开叶凌君周绮凤
- 关键词：支持向量机
- 给定经验风险水平的支持向量回归机被引量：1
- 2010年
- 针对传统支持向量回归机(SVR)中经验风险和置信风险的折中系数C难以选择的问题,提出了2种给定经验风险水平的支持向量回归新模型.相比于传统的SVR模型,新模型给出了结构风险化原则的另一种实现方式,为经验风险和置信风险的控制提供了更容易处理的方案.此方案一方面可满足对经验风险的具体要求;另一方面又避免了折中系数C的选取,减少了模型参数的选择时间.此外,新模型还可通过设置各个样本点上经验风险的大小,自然地处理样本点重要性不一样的问题.标准数据集上的实验验证了新模型的有效性.
- 罗林开叶凌君彭洪杨帆
- 关键词：支持向量回归机结构风险最小化原则
