首页--数理科学和化学论文--计算数学论文--数值分析论文--数值逼近论文

基于马氏采样的最小二乘正则化回归算法的应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
1 引言第9-13页
    1.1 研究的背景和意义第9-11页
    1.2 国内外的研究现状第11页
    1.3 本文研究的主要内容第11-13页
2 基础知识第13-18页
    2.1 统计学习第13页
    2.2 监督学习第13-14页
    2.3 统计学习三要素第14-17页
        2.3.1 模型第14-15页
        2.3.2 策略第15-17页
        2.3.3 算法第17页
    2.4 章节小结第17-18页
3 一致遍历马氏链与最小二乘正则化回归算法第18-29页
    3.1 一致遍历马氏链第18-20页
        3.1.1 马尔可夫链的概念第18页
        3.1.2 一致遍历马氏链的定义第18-20页
    3.2 最小二乘正则化回归算法第20-26页
        3.2.1 最小二乘法第20-21页
        3.2.2 最小二乘正则化回归算法第21-26页
    3.3 主要工具第26-28页
    3.4 章节小结第28-29页
4 基于马氏采样的最小二乘正则化回归算法的理论推导第29-37页
    4.1 一致遍历马氏链的推广界第29-33页
    4.2 误差分析第33-34页
    4.3 最优学习速率第34-36页
    4.4 章节小结第36-37页
5 实验结果分析第37-46页
    5.1 最小二乘正则化回归算法的马氏采样方法第37-38页
    5.2 仿真实验及结果分析第38-39页
    5.3 真实数据库上的数值研究第39-44页
    5.4 章节小结第44-46页
6 结果及展望第46-48页
    6.1 总结第46页
    6.2 展望第46-48页
参考文献第48-52页
致谢第52-53页
硕士生在读期间已发表和已录用的论文情况第53页

论文共53页,点击 下载论文
上一篇:中国人口因素对二氧化碳排放影响的研究
下一篇:衍射高斯波束分析方法在太赫兹频段的应用