| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目次 | 第7-9页 |
| 1 绪言 | 第9-16页 |
| ·回归问题 | 第9-10页 |
| ·分类问题 | 第10-11页 |
| ·回归函数 | 第11-12页 |
| ·假设空间与目标函数 | 第12-13页 |
| ·误差分析 | 第13页 |
| ·偏方差问题 | 第13-14页 |
| ·系数正则化模型 | 第14-16页 |
| 2 预备知识 | 第16-19页 |
| ·再生核Hilbert空间 | 第16页 |
| ·Clarke导数和广义梯度 | 第16-19页 |
| 3 系数正则化在线分类算法 | 第19-36页 |
| ·主要结果 | 第20-21页 |
| ·学习序列的界 | 第21-24页 |
| ·超广义误差 | 第24-27页 |
| ·收敛性分析 | 第27-30页 |
| ·收敛速率 | 第30-33页 |
| ·误差界与学习速率 | 第33-36页 |
| 4 系数正则化回归模型的最优正则参数 | 第36-48页 |
| ·引理 | 第37-46页 |
| ·结论证明 | 第46-48页 |
| 5 总结 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 个人简历 | 第53页 |