基于矩阵分析的核方法近似模型选择
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 本文工作 | 第10-11页 |
| 1.3 章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 文献综述 | 第13-25页 |
| 2.1 核方法及核矩阵近似 | 第13-15页 |
| 2.2 模型选择理论及模型选择准则 | 第15-22页 |
| 2.2.1 最小化泛化误差理论界 | 第16-18页 |
| 2.2.2 最大化数据对齐值 | 第18-20页 |
| 2.2.3 最小化统计实验误差 | 第20-22页 |
| 2.3 模型选择算法 | 第22-25页 |
| 第三章 近似模型选择理论 | 第25-43页 |
| 3.1 近似一致性的定义 | 第25-28页 |
| 3.2 近似一致性的分析 | 第28-41页 |
| 3.2.1 Nystr(?)m近似一致性 | 第28-32页 |
| 3.2.2 多层循环矩阵近似一致性 | 第32-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 近似模型选择方法 | 第43-73页 |
| 4.1 基于覆盖数泛化误差界的近似模型选择 | 第43-54页 |
| 4.1.1 基于覆盖数泛化界的模型选择准则 | 第43-50页 |
| 4.1.2 近似模型选择准则 | 第50-54页 |
| 4.2 基于数据依赖多层循环矩阵的近似模型选择 | 第54-61页 |
| 4.2.1 数据依赖的多层循环矩阵 | 第54-58页 |
| 4.2.2 近似模型选择准则 | 第58-61页 |
| 4.3 基于多层循环矩阵组合的近似自动核选择 | 第61-71页 |
| 4.3.1 基于L_1正则化的近似核选择 | 第63-66页 |
| 4.3.2 基于L_2正则化的近似核选择 | 第66-67页 |
| 4.3.3 复杂性与近似误差 | 第67-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 实验分析 | 第73-93页 |
| 5.1 近似一致性实验分析 | 第73-77页 |
| 5.2 模型选择准则实验分析 | 第77-86页 |
| 5.2.1 基于覆盖数泛化误差界的准则 | 第77-85页 |
| 5.2.2 基于数据依赖多层循环矩阵的准则 | 第85-86页 |
| 5.3 近似自动核选择方法实验分析 | 第86-91页 |
| 5.4 本章小结 | 第91-93页 |
| 第六章 总结与展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-105页 |
| 博士期间发表论文和参加科研情况说明 | 第105-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
