| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-35页 |
| ·机器学习 | 第12-22页 |
| ·流形学习 | 第22-30页 |
| ·半监督学习 | 第30-35页 |
| 2 算法基础 | 第35-44页 |
| ·最优试验设计 | 第35-37页 |
| ·主动学习 | 第37-40页 |
| ·特征选择 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 3 流形学习的方差最小化准则 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 流形上的方差最小化特征选择算法 | 第48-72页 |
| ·目标函数 | 第48-49页 |
| ·基于A-准则的特征选择 | 第49-56页 |
| ·基于D-准则的特征选择 | 第56-59页 |
| ·算法复杂度分析 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 5 流形上的方差最小化主动学习算法 | 第72-84页 |
| ·目标函数 | 第72-74页 |
| ·流形上方差最小化主动学习的相关工作 | 第74-75页 |
| ·基于方差最小化的图像压缩的进一步改进 | 第75-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 6 结论 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-93页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第93页 |