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基于高斯过程先验的Gibbs分类的PAC-Bayesian界

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基于高斯过程先验的Gibbs分类的PAC-Bayesian界
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 问题的提出和研究意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.3 本文研究的主要内容、目标与方法第12-13页
  1.4 本文研究的切入点与思路以及研究的创新与不足第13-14页
第2章 PAC-Bayesian定理及其PAC-Bayesian界第14-20页
  2.1 关于PAC-Bayesian定理的相关知识点第14-17页
  2.2 PAC-Bayesian定理及基于Bayes分类的PAC-Bayesian界第17-20页
第3章 高斯过程(GP)分类第20-29页
  3.1 高斯过程简述第20-22页
  3.2 高斯过程(GP)分类第22-24页
  3.3 构造核函数的三种方法第24-28页
  3.4 将核函数应用到高斯过程(GP)分类中第28-29页
第4章 通过Laplace逼近法预测与检验第29-34页
  4.1 Laplace GP分类第29-31页
  4.2 用Laplace GP分类做预测第31-32页
  4.3 通过Laplace GP分类方法进行检验第32-34页
第5章 错误界的分析与检验第34-39页
  5.1 错误界分析第34-35页
  5.2 用实例对错误界进行说明第35-39页
结论与展望第39-40页
致谢第40-41页
参考文献第41-44页
附录第44-46页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第46页
攻读硕士学位期间参加的会议项目第46页

本篇论文共46页,点击这进入下载页面
 
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