基于一类分类的线性规划支持向量回归算法

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-12页
·课题背景	第8-10页
·研究背景	第8页
·支持向量机概况	第8-9页
·研究现状	第9-10页
·本文的主要工作	第10-11页
·论文的组织结构	第11-12页
2 支持向量机理论	第12-18页
·统计学习理论	第12-15页
·VC维	第12页
·经验风险和期望风险	第12-13页
·推广性的界	第13-14页
·结构风险最小化原则	第14-15页
·核函数	第15-16页
·Wolfe对偶	第16-18页
3 支持向量分类算法	第18-29页
·二值分类算法	第18-22页
·多值分类原理	第22-24页
·直接解决的方法	第22-23页
·一对多方法	第23-24页
·一对一方法	第24页
·一类分类	第24-29页
4 支持向量回归算法	第29-37页
·二次规划下的支持向量回归算法	第29-34页
·线性规划下的支持向量回归算法	第34-35页
·最小二乘支持向量回归算法	第35-37页
5 基于一类分类的线性规划支持向量回归算法	第37-45页
·从分类算法到回归算法	第37-38页
·基于一类分类的线性规划支持向量回归算法	第38-40页
·实验分析	第40-45页
·实验1拟合sin函数	第41-43页
·实验 2 Henon混沌时间序列预测	第43-45页
第六章 总结	第45-46页
参考文献	第46-48页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第48-49页
致谢	第49页