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パッケージ: classreg.learning.regr
コンパクトなサポート ベクター マシン回帰モデル
CompactRegressionSVM
は、コンパクトなサポート ベクター マシン (SVM) 回帰モデルです。モデルを学習させるために使用したデータが含まれていないので、完全な学習済みのサポート ベクター マシン モデル (RegressionSVM
モデル) よりもメモリ消費量が少なくなります。
コンパクトなモデルには学習データが格納されていないので、コンパクトなモデルを使用しても交差検証など一部のタスクを実行することはできません。しかし、新しい入力データを使用して応答を予測するためにコンパクトな SVM モデルを使用することはできます。
は、完全な学習済み SVM 回帰モデル compactMdl
= compact(mdl
)mdl
からコンパクトな SVM 回帰モデル compactMdl
を返します。詳細は、compact
を参照してください。
discardSupportVectors | サポート ベクターの破棄 |
loss | サポート ベクター マシン回帰モデルの回帰誤差 |
predict | サポート ベクター マシン回帰モデルの使用による応答の予測 |
値。値のクラスがコピー操作に与える影響については、オブジェクトのコピーを参照してください。
[1] Nash, W.J., T. L. Sellers, S. R. Talbot, A. J. Cawthorn, and W. B. Ford. The Population Biology of Abalone (Haliotis species) in Tasmania. I. Blacklip Abalone (H. rubra) from the North Coast and Islands of Bass Strait, Sea Fisheries Division, Technical Report No. 48, 1994.
[2] Waugh, S. Extending and benchmarking Cascade-Correlation, Ph.D. thesis, Computer Science Department, University of Tasmania, 1995.
[3] Clark, D., Z. Schreter, A. Adams. A Quantitative Comparison of Dystal and Backpropagation, submitted to the Australian Conference on Neural Networks, 1996.
[4] Lichman, M. UCI Machine Learning Repository, [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.
compact
| fitrsvm
| plotPartialDependence
| RegressionSVM
| update