Boosting方法的理论研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 Boosting方法及其理论研究 | 第12-21页 |
| 1.3 有待研究的问题 | 第21-22页 |
| 1.4 本文工作 | 第22-25页 |
| 第二章 间隔理论 | 第25-41页 |
| 2.1 研究背景 | 第25-26页 |
| 2.2 间隔分布界 | 第26-30页 |
| 2.3 k间隔界 | 第30-31页 |
| 2.4 详细证明 | 第31-39页 |
| 2.5 小结 | 第39-41页 |
| 第三章 近似稳定性 | 第41-57页 |
| 3.1 研究背景 | 第41-42页 |
| 3.2 近似稳定性 | 第42-46页 |
| 3.3 Boosting分析 | 第46-48页 |
| 3.4 详细证明 | 第48-55页 |
| 3.5 小结 | 第55-57页 |
| 第四章 多标记学习一致性 | 第57-71页 |
| 4.1 研究背景 | 第57页 |
| 4.2 一致性充要条件 | 第57-59页 |
| 4.3 Boosting分析 | 第59-65页 |
| 4.4 详细证明 | 第65-70页 |
| 4.5 小结 | 第70-71页 |
| 第五章 优化AUC学习一致性 | 第71-93页 |
| 5.1 研究背景 | 第71页 |
| 5.2 一致性必要和充分条件 | 第71-77页 |
| 5.3 Boosting分析 | 第77-82页 |
| 5.4 详细证明 | 第82-91页 |
| 5.5 小结 | 第91-93页 |
| 第六章 OPAUC学习算法 | 第93-109页 |
| 6.1 研究背景 | 第93页 |
| 6.2 OPAUC算法 | 第93-97页 |
| 6.3 算法分析 | 第97-103页 |
| 6.4 实验测试 | 第103-107页 |
| 6.5 小结 | 第107-109页 |
| 第七章 总结 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 附录A 攻博期间的学术成果和获奖情况 | 第125-127页 |
