Optimization problems arising in SVR

• Autores: Emilio Carrizosa Priego , José F. Gordillo Santofimia, Frank Plastria
• Localización: XXXI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa ; V Jornadas de Estadística Pública: Murcia, 10-13 de febrero de 2009 : Libro de Actas, 2009, ISBN 978-84-691-8159-1
• Idioma: inglés
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• Resumen

  • Standard Support Vector Regression (SVR) reduces the search of a linear prediction to solving a convex quadratic problem with linear constraints.

    We analyze the optimization problems arising in some variants of this basic model.

    Special attention will be made to the case of imprecise data.