Neural networks as an optimization method for regression

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Coscrato, Victor Azevedo
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-01112019-211505/
Resumo: Neural networks are a tool to solve prediction problems that have gained much prominence recently. In general, neural networks are used as a predictive method, that is, their are used to estimate a regression function. Instead, this work presents the use of neural networks as an optimization tool to combine existing regression estimators in order to obtain more accurate predictions and to fit local linear models more efficiently. Several tests were conducted to show the greater efficiency of these methods when compared to the usual ones.
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spelling Neural networks as an optimization method for regressionRedes neurais como método de otimização para regressãoCombinação de regressõesEnsemblesLocal regressionNeural networksOptimizationOtimizaçãoRedes neuraisRegressãoRegressão localRegressionNeural networks are a tool to solve prediction problems that have gained much prominence recently. In general, neural networks are used as a predictive method, that is, their are used to estimate a regression function. Instead, this work presents the use of neural networks as an optimization tool to combine existing regression estimators in order to obtain more accurate predictions and to fit local linear models more efficiently. Several tests were conducted to show the greater efficiency of these methods when compared to the usual ones.Redes neurais são uma ferramenta para resolver problemas de predição que ganharam muito destaque recentemente. Em geral, redes neurais são utilizados como um método preditivo, ou seja, estimando uma função de regressão. Este trabalho, no entanto, apresenta o uso de redes neurais como uma ferramenta de otimização para combinar estimadores de regressão já existentes de modo a obter predições mais precisas e ajustar modelos lineares locais de forma mais eficiente. Vários testes foram conduzidos para mostrar a maior eficiência desses métodos quando comparados aos usuais.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPIzbicki, RafaelCoscrato, Victor Azevedo2019-09-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-01112019-211505/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2019-11-08T20:22:49Zoai:teses.usp.br:tde-01112019-211505Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212019-11-08T20:22:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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