LARS诊断回归树

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-7页
第1章 绪论	第7-10页
·选题意义	第7页
·本文研究内容和创新	第7-8页
·本文的结构安排	第8-10页
第2章 线性回归模型和决策树模型基本理论	第10-25页
·线性统计回归模型	第10-19页
·线性统计回归模型的基本原理	第10-11页
·模型的变量选择算法	第11-14页
·LARS 模型选择方法	第14-19页
·决策树模型	第19-25页
·决策树模型的展示和算法框架	第19-22页
·单变量分割准则	第22-24页
·剪枝规则	第24页
·当前的决策树算法以及不足	第24-25页
第3章 LARS 诊断回归树	第25-32页
·回归树模型	第25-29页
·建立初始树	第26-27页
·剪枝	第27-28页
·最优树选择	第28-29页
·LARS 剪枝和最优树选择算法	第29页
·LARS 诊断回归树	第29-32页
第4章 LARS 诊断回归树算法性能分析	第32-36页
·LARS 诊断回归树的线性诊断模拟	第32-33页
·LARS 诊断回归树性能研究	第33-36页
第5章 总结	第36-37页
参考文献	第37-39页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果	第39-40页
致谢	第40页