エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Comparison of kernel ridge regression and SVR
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Comparison of kernel ridge regression and SVR
Comparison of kernel ridge regression and SVR# Both kernel ridge regression (KRR) and SVR learn a... Comparison of kernel ridge regression and SVR# Both kernel ridge regression (KRR) and SVR learn a non-linear function by employing the kernel trick, i.e., they learn a linear function in the space induced by the respective kernel which corresponds to a non-linear function in the original space. They differ in the loss functions (ridge versus epsilon-insensitive loss). In contrast to SVR, fitting a