| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| ·统计学习理论和支持向量机的研究背景 | 第8-9页 |
| ·本文的主要内容 | 第9-10页 |
| 第二章 机器学习和统计学习理论 | 第10-16页 |
| ·统计学习理论的基本问题 | 第10-12页 |
| ·统计学习理论的核心问题 | 第12-16页 |
| 第三章 支持向量机 | 第16-27页 |
| 引言 | 第16页 |
| ·支持向量机 | 第16-22页 |
| ·核函数介绍 | 第22页 |
| ·支持向量回归机 | 第22-25页 |
| ·支持向量机的特点 | 第25页 |
| ·支持向量机存在的缺陷 | 第25-27页 |
| 第四章 基于支持向量回归机的拉普拉斯分布推广 | 第27-47页 |
| 引言 | 第27页 |
| ·拉普拉斯分布介绍 | 第27页 |
| ·拉普拉斯分布的推广 | 第27-31页 |
| ·推广后分布的顺序统计量性质 | 第31-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第50页 |