Questo frammento di codice dimostra qualche tecnica. Si presuppone che un locale macro n è definito in precedenza. Nota: la variabile locale termine è solo un miscuglio di Stata terminologia e la propria importazione da qualche altra parte di ciò che una variabile è. In termini Stata: le bestie qui sono le macro locali e non ci sono le variabili in questo codice. Nota: Mata è molto più vicino alla sintassi C-like si dà. Nota: Non puoi evitare le macro locali quando si utilizza le macro locali. forvalues è tutto utilizzando le macro locali per controllare looping. Nota: L'ortografia corretta è Stata. Il linguaggio è stato chiamato STATA solo brevemente nel 1985. Quello che porta ad adottare tale spellingSupport Vector Machines non corretti per il metodo di regressione Il Support Vector può essere applicato anche al caso della regressione, mantenendo tutte le caratteristiche principali che caratterizzano l'algoritmo margine di massima: un non funzione - Lineare si apprende da una macchina di apprendimento lineare in un spazio funzione kernel indotta mentre la capacità del sistema è controllato da un parametro che non dipende la dimensionalità dello spazio. Cristianini e Shawe-Taylor (2000) Nel SVM l'idea di base è quella di mappare i x dati in uno spazio funzione F ad alta dimensionale tramite una mappatura non lineare. e fare regressione lineare in questo spazio (cfr Boser et al. (1992) Vapnik (1995)). Più citato Bibliografia CAO, Lijuan, Support Vector Machines esperti per le serie temporali previsione La simulazione dimostra che gli esperti SVM raggiungere un significativo miglioramento delle prestazioni di generalizzazione rispetto ai singoli modelli SVM. Inoltre, gli esperti SVMs anche convergono più veloce e usa meno vettori di supporto. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. GUNN e C. J. HARRIS, significano metodo di campo per la macchina di regressione Support Vector Questo lavoro con due soggetti. In primo luogo, mostreremo come macchina Support Vector (SVM) problema di regressione può essere risolto come il massimo una previsione a posteriori nel quadro Bayesiano. La seconda parte descrive una tecnica di approssimazione che è utile nello svolgimento di calcoli per SVM in base all'algoritmo campo medio che è stato originariamente proposti in Fisica statistica dei sistemi disordinati. Un vantaggio è che maneggia medie posteriori per processo gaussiano che non sono trattabili analiticamente. Gao, Gunn e Harris (2002) GUNN, S. Support Vector Machines per la classificazione e regressione. Relazione tecnica ISIS, 1998. Citato da 164 HARLAND, Zac, Usare il Support Vector Machines al commercio di alluminio sul LME. Questo articolo descrive e valuta l'impiego di regressione sostegno vettore per il commercio a tre mesi contratto future in alluminio sul London Metal Exchange, nel periodo compreso tra giugno 1987 al novembre 1999. La Support Vector Machine è un metodo di apprendimento automatico per la classificazione e la regressione ed è veloce la sostituzione di reti neurali, come lo strumento di scelta per le attività di previsione e di pattern recognition, dovuto principalmente alla loro capacità di generalizzare bene sui dati invisibili. L'algoritmo è fondato su idee derivate dalla teoria statistica e può essere compreso intuitivamente in un quadro geometrico. In questo lavoro si usa il supporto vettore di regressione per sviluppare una serie di sottomodelli commerciali che, quando combinato, come risultato un modello finale che presenta rendimenti superiori alla media su di dati di esempio, fornendo in tal modo una certa evidenza che il prezzo dei futures di alluminio è inferiore efficiente. Se queste inefficienze continueranno nel futuro è ignoto. Harland HONG, Dug Hun, Changha Hwang, Support Vector Machines regressione sfocati assistenza Vector Machine (SVM) ha avuto molto successo in pattern recognition e la funzione estimationproblems. In questo lavoro, si introduce l'uso di SVM per modelli di regressione lineare multivariata lineare fuzzy e. Utilizzando l'idea alla base SVM per regressioni multivariate sfocati dà efficienza computazionale di soluzioni che ottengono. Hong Hwang e M220LLER, K.-R. et al. Utilizzando Support Vector Machines per Time Series previsione Support Vector Machines sono utilizzati per le serie temporali di previsione e rispetto a rete neurale a base radiale. Noi facciamo uso di due diverse funzioni di costo per supporto Vettori: allenamento con (i) una perdita insensibile Epsilon e (ii) Hubers funzione di perdita robusta e discutiamo come scegliere i parametri di regolarizzazione di questi modelli. sono considerati due applicazioni: dati da (a) un rumoroso sistema di Mackey-Glass (rumore normale ed uniforme) e (b) il Fe Time Series Competition di Santa (insieme D). In entrambi i casi, Support Vector Machines mostrano una prestazione eccellente. Nel caso (b), l'approccio Support Vector migliora il risultato più noto sul benchmark 29.Muller et al. (2000) pontello, Massimiliano, Sayan MUKHERJEE e Federico Girosi, sul modello del rumore di Support Vector Machine Regressione Pontil, Mukherjee e Girosi (1998) SMOLA, Alex J. e Bernhard SCH214LKOPF, un tutorial su Support Vector regressione Smola e Scholkopf (1998 ) Citato da 309
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