模型选择中的交叉验证方法综述
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究方法和内容 | 第13页 |
| ·文章结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 统计学习框架 | 第15-19页 |
| ·统计学习 | 第15页 |
| ·监督学习 | 第15-19页 |
| ·分类 | 第17页 |
| ·回归 | 第17-18页 |
| ·密度估计 | 第18-19页 |
| 第三章 模型的评估与选择 | 第19-25页 |
| ·模型性能的度量及其估计 | 第19-20页 |
| ·偏倚、方差和模型复杂度 | 第20页 |
| ·模型选择 | 第20-21页 |
| ·模型选择方法 | 第21-25页 |
| 第四章 交叉验证 | 第25-29页 |
| ·交叉验证的产生 | 第25页 |
| ·交叉验证方法分类 | 第25-29页 |
| 第五章 交叉验证在模型选择中的应用 | 第29-35页 |
| ·交叉验证的统计性质 | 第29-31页 |
| ·偏差 | 第29-30页 |
| ·方差 | 第30-31页 |
| ·交叉验证与模型选择 | 第31-35页 |
| 第六章 假设检验 | 第35-39页 |
| ·McNemar检验 | 第35页 |
| ·V折交叉验证配对t检验 | 第35-36页 |
| ·5×2交叉验证配对t检验 | 第36-37页 |
| ·5×2交叉验证配对F检验 | 第37-39页 |
| 第七章 总结与展望 | 第39-41页 |
| ·总结 | 第39-40页 |
| ·展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-45页 |
| 个人简况及联系方式 | 第45-49页 |
