基本信息

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文档摘要

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非正定核机器回归方法的优化与创新研究

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1非正定核机器回归的发展脉络

机器学习作为人工智能领域的重要支柱，近年来取得了飞速发展，在众多领域中发挥着重要作用。核方法作为机器学习中的一种强大工具，通过将数据映射到高维空间，有效解决了非线性分类和回归问题，在地球科学、社交网络、图像识别和语音识别等诸多领域得到了广泛应用。传统的机器学习方法在回归分析中，通常基于核函数为半正定的前提，即核函数需满足Mercer条件。在此基础上发展起来的支持向量回归机（SupportVectorRegression，SVR）等算法，凭借其优异的泛化性能，在模式识别、回归