| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·统计学习理论 | 第8-11页 |
| ·再生核Hilbert空间与积分算子、样本算子 | 第11-14页 |
| ·再生核Hilbert空间 | 第11-12页 |
| ·积分算子 | 第12-13页 |
| ·样本算子 | 第13-14页 |
| ·正则化算法 | 第14-20页 |
| ·正则化 | 第14-15页 |
| ·正则化回归算法 | 第15-16页 |
| ·正则化条件 | 第16-20页 |
| 第二章 向量值再生核Hilbert空间 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·向量值再生核Hilbert空间 | 第20-23页 |
| ·基于向量值再生核的积分算子 | 第23-30页 |
| 第三章 基于向量值核的正则化回归学习的误差分析 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·算法优化解的解析表达式 | 第31-34页 |
| ·误差分解 | 第34页 |
| ·逼近误差的估计 | 第34-35页 |
| ·样本误差的估计 | 第35-40页 |
| 第四章 总结与展望 | 第40-42页 |
| ·总结 | 第40页 |
| ·进一步工作展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-48页 |
| 附录 | 第48-49页 |