| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-13页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 统计学习理论和Fisher判别分析 | 第13-28页 |
| ·统计学习理论 | 第13-16页 |
| ·过学习与一致性 | 第15页 |
| ·不适定问题与正则化 | 第15-16页 |
| ·Fisher判别分析 | 第16-25页 |
| ·二分类Fisher判别分析 | 第16-20页 |
| ·多分类Fisher判别分析 | 第20-22页 |
| ·Fisher判别分析与正则化回归方法 | 第22-25页 |
| ·核Fisher判别分析 | 第25-28页 |
| 第3章 基于马氏链数据的Fisher判别分析的推广能力估计 | 第28-44页 |
| ·前言 | 第28-29页 |
| ·马氏链 | 第29-32页 |
| ·主要工具 | 第32-38页 |
| ·推广性能的界 | 第38-44页 |
| 第4章 算法与实验 | 第44-57页 |
| ·马氏采样算法 | 第44-45页 |
| ·实验 | 第45-57页 |
| ·马氏采样下的二分类实验 | 第45-52页 |
| ·Fisher判别的二分类实验 | 第45-46页 |
| ·核Fisher判别的二分类实验 | 第46-52页 |
| ·马氏采样下的多分类实验 | 第52-57页 |
| 第5章 结果与展望 | 第57-58页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62页 |