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学习理论中正则化算法若干问题的研究

摘要第1-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第9-21页
   ·经典的统计学习理论第9-12页
   ·再生核 Hilbert 空间与积分算子、样本算子第12-15页
     ·再生核 Hilbert 空间第12-13页
     ·积分算子第13-14页
     ·样本算子第14-15页
   ·学习理论中的正则化算法第15-21页
     ·学习理论中的正则化思想第15-17页
     ·正则化回归学习算法第17-18页
     ·回归函数逼近与正则化条件第18-21页
第二章 谱正则化算法的一致性分析第21-47页
   ·引言第21-23页
     ·谱正则化算法第21-22页
     ·误差分解及正则化条件第22-23页
   ·相关引理第23-29页
   ·误差分析第29-33页
     ·逼近误差的估计第29-30页
     ·样本误差的估计第30-33页
   ·学习速率第33-35页
     ·正则化最小二乘算法学习速率第33-34页
     ·l 2系数正则化算法学习速率第34-35页
   ·算法仿真第35-40页
     ·正则化最小二乘算法仿真第35-38页
     ·l~2系数正则化算法仿真第38-40页
   ·稀疏性背景下谱算法的一致性分析第40-47页
     ·稀疏性条件第40-42页
     ·相关引理第42-43页
     ·误差分析第43-47页
第三章 多维分布的精确度矩阵的学习第47-51页
   ·引言第47-48页
   ·相关引理第48-50页
   ·主要结果的证明第50-51页
第四章 非对称核的性质及推广第51-55页
   ·引言第51页
   ·非对称核性质的推广第51-55页
参考文献第55-61页
致谢第61-63页
附录第63页

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