弹性判别分析中得分函数的研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·弹性判别分析的相关研究 | 第11-13页 |
| ·弹性判别分析中几个部分的相关研究 | 第13-17页 |
| ·多元自适应回归样条(MARS) | 第13页 |
| ·损失函数（Loss Function） | 第13-15页 |
| ·缩减方法（Shrinkage Methods） | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 得分函数的研究 | 第18-36页 |
| ·得分函数的由来 | 第18-20页 |
| ·线性判别分析理论 | 第18-19页 |
| ·线性判别分析的计算过程 | 第19页 |
| ·最优得分 | 第19-20页 |
| ·得分函数的构造 | 第20-23页 |
| ·运用最优得分的弹性判别分析 | 第20页 |
| ·得分函数的理论研究 | 第20-22页 |
| ·得分函数的构造条件 | 第22-23页 |
| ·得分函数的定义 | 第23-30页 |
| ·指数型得分函数 | 第23-24页 |
| ·对数型得分函数 | 第24-27页 |
| ·二次型得分函数 | 第27-28页 |
| ·y=1/(x+1) 型得分函数 | 第28-30页 |
| ·得分函数的性质 | 第30-33页 |
| ·得分函数的定义域 | 第30-31页 |
| ·得分函数的单调性 | 第31页 |
| ·得分函数的凸性 | 第31-32页 |
| ·得分函数的渐进性 | 第32-33页 |
| ·得分函数的适用条件 | 第33-34页 |
| ·指数型得分函数的适用条件 | 第33页 |
| ·对数型得分函数的适用条件 | 第33-34页 |
| ·二次型得分函数的适用条件 | 第34页 |
| ·y=1/(x+1) 型得分函数的适用条件 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 第三章 弹性判别分析的应用 | 第36-49页 |
| ·纸币鉴别 | 第36-41页 |
| ·纸币鉴别数据集 | 第36-37页 |
| ·数据处理 | 第37-39页 |
| ·分类过程 | 第39页 |
| ·分类结果 | 第39-41页 |
| ·对E.coli数据集的分类应用 | 第41-47页 |
| ·E.coli数据集 | 第41-42页 |
| ·数据处理 | 第42-43页 |
| ·分类过程 | 第43-44页 |
| ·分类结果 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 总结 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53-73页 |
| 1. fda函数 | 第53-55页 |
| 2. bruto函数 | 第55-59页 |
| 3. mars函数 | 第59-62页 |
| 4. confusion函数 | 第62页 |
| 5. plot.fda函数 | 第62-64页 |
| 6. coef.fda函数 | 第64页 |
| 7. confusion.default函数 | 第64-65页 |
| 8. confusion.fda函数 | 第65页 |
| 9. confusion.list函数 | 第65页 |
| 10. polyreg函数 | 第65-66页 |
| 11. contr.fda函数 | 第66页 |
| 12. model.matrix.mars函数 | 第66-67页 |
| 13. predict.bruto函数 | 第67-68页 |
| 14. predict.fda函数 | 第68-71页 |
| 15. predict.mars函数 | 第71页 |
| 16. predict.polyreg函数 | 第71-72页 |
| 17. print.fda函数 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
