Robust Regularized Kernel Regression

Robust regression techniques are critical to fitting data with noise in real-world applications. Most previous work of robust kernel regression is usually formulated into a dual form, which is then solved by some quadratic program solver consequently. In this correspondence, we propose a new formula...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transactions on cybernetics 2008-12, Vol.38 (6), p.1639-1644
Hauptverfasser: Jianke Zhu, Hoi, S., Lyu, M.R.-T.
Format: Artikel
Sprache:eng
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