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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,
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。
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