| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 引言 | 第7-9页 |
| 1. 伊辛模型 | 第9-12页 |
| ·图和图模型 | 第9-10页 |
| ·伊辛模型 | 第10-12页 |
| 2. 伊辛模型结构学习 | 第12-16页 |
| ·传统的图模型结构学习方法及其局限性 | 第12页 |
| ·LASSO 方法及其发展 | 第12-13页 |
| ·基于邻集的图模型结构学习方法 | 第13-16页 |
| 3. 算法 | 第16-23页 |
| ·坐标梯度下降法 | 第16-17页 |
| ·求解LOGISTIC 回归模型系数的坐标梯度下降法 | 第17-21页 |
| ·惩罚参数和截距项的选取 | 第21-23页 |
| 4. 实际数据分析和结论 | 第23-31页 |
| ·计算结果 | 第24-29页 |
| ·对结果的分析和讨论 | 第29-30页 |
| ·结论 | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-33页 |
| 致谢 | 第33页 |