基于回归树的充分降维方法研究
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 主要符号对照表 | 第13-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-17页 |
| §1.1 研究背景 | 第14页 |
| §1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| §1.3 本文的框架与创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 基础知识 | 第17-28页 |
| §2.1 降维 | 第17-23页 |
| §2.1.1 降维的定义与分类 | 第17页 |
| §2.1.2 降维效果的评价标准 | 第17-18页 |
| §2.1.3 充分降维 | 第18-19页 |
| §2.1.4 估计中心降维子空间的方法 | 第19-21页 |
| §2.1.5 结构维数 | 第21页 |
| §2.1.6 多维响应变量的充分降维方法 | 第21-23页 |
| §2.2 回归树与集成学习 | 第23-28页 |
| §2.2.1 回归树 | 第23页 |
| §2.2.2 集成学习 | 第23-28页 |
| 第三章 基于回归树的充分降维方法 | 第28-32页 |
| §3.1 核心思想 | 第28-29页 |
| §3.2 基于回归树的SIR方法 | 第29-30页 |
| §3.3 基于回归树的SAVE方法 | 第30页 |
| §3.4 基于回归树的DR方法 | 第30-31页 |
| §3.5 响应变量缺失值处理方法 | 第31-32页 |
| 第四章 数值模拟与实例分析 | 第32-52页 |
| §4.1 响应变量二维的情形 | 第32-38页 |
| §4.1.1 线性模型 | 第32-36页 |
| §4.1.2 非线性模型 | 第36-38页 |
| §4.2 响应变量三维及以上的情形 | 第38-46页 |
| §4.2.1 响应变量三维 | 第38-42页 |
| §4.2.2 响应变量高维 | 第42-46页 |
| §4.3 响应变量有缺失值 | 第46-48页 |
| §4.4 与现有方法的比较 | 第48-50页 |
| §4.5 实例分析 | 第50-52页 |
| 第五章 结论及展望 | 第52-54页 |
| §5.1 结论 | 第52页 |
| §5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
