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Kernel Machine for Poisson Regression

Hwang, Chang-Ha    (Division of Information and Computer Science, Dankook University  );
  • 초록

    A kernel machine is proposed as an estimating procedure for the linear and nonlinear Poisson regression, which is based on the penalized negative log-likelihood. The proposed kernel machine provides the estimate of the mean function of the response variable, where the canonical parameter is related to the input vector in a nonlinear form. The generalized cross validation(GCV) function of MSE-type is introduced to determine hyperparameters which affect the performance of the machine. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed machine.


  • 주제어

    Canonical Parameter .   Generalized Cross Validation Function .   Kernel Machine .   Penalized Negative Log-Likelihood .   Poisson Regression.  

  • 이 논문을 인용한 문헌 (7)

    1. Shim, Joo-Yong ; Lee, Jang-Taek 2010. "Estimation of nonlinear GARCH-M model" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 21(5): 831~839     
    2. 2010. "" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 21(5): 973~981     
    3. 2010. "" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 21(6): 1319~1325     
    4. 2010. "" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 21(2): 309~316     
    5. Hwang, Chang-Ha ; Shin, Sa-Im 2010. "Estimating GARCH models using kernel machine learning" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 21(3): 419~425     
    6. 2010. "" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 21(3): 561~567     
    7. 2011. "" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, 22(3): 589~596     

 저자의 다른 논문

  • Hwang, Chang-Ha (15)

    1. 2006 "Weighted Support Vector Machines for Heteroscedastic Regression" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 17 (2): 467~474    
    2. 2006 "Switching Regression Analysis via Fuzzy LS-SVM" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 17 (2): 609~617    
    3. 2006 "Protein Motif Extraction via Feature Interval Selection" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 17 (4): 1279~1287    
    4. 2008 "Mixed Effects Kernel Binomial Regression" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 19 (4): 1327~1334    
    5. 2009 "A kernel machine for estimation of mean and volatility functions" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 20 (5): 905~912    
    6. 2010 "M-quantile regression using kernel machine technique" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 21 (5): 973~981    
    7. 2010 "Hybrid Fuzzy Least Squares Support Vector Machine Regression for Crisp Input and Fuzzy Output" 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society 17 (2): 141~151    
    8. 2010 "커널기계 기법을 이용한 일반화 이분산자기회귀모형 추정" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 21 (3): 419~425    
    9. 2010 "Semiparametric support vector machine for accelerated failure time model" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 21 (4): 765~775    
    10. 2015 "Partially linear support vector orthogonal quantile regression with measurement errors" Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지 26 (1): 209~216    

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