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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Veröffentlicht in: | IEEE transactions on cybernetics 2008-12, Vol.38 (6), p.1639-1644 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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