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改进的支持向量机回归估计算法及其应用
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改进的支持向量机回归估计算法及其应用
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-8页
第一章 绪论
第8-18页
· 统计学习理论的发展简史
第9-10页
· 支持向量机
第10-15页
· 支持向量机的发展简史
第10-11页
· 支持向量机实现算法研究
第11-14页
· 支持向量机应用研究现状
第14页
· 支持向量机的优点和局限性
第14-15页
· 国内统计学习理论与支持向量机的研究概况
第15-16页
· 本文主要内容
第16-18页
第二章 支持向量机的基本理论
第18-37页
· 机器学习的基本问题
第18-21页
· 问题的表示
第18-19页
· 经验风险最小化
第19-21页
· 统计学习理论的核心内容
第21-25页
· VC维
第22-23页
· 推广性的界
第23-24页
· 结构风险最小化
第24-25页
· 支持向量机分类算法
第25-33页
· 线性可分情况
第26-29页
· 广义线性可分情况
第29-31页
· 支持向量机的设计
第31-32页
· 高维空间中的最优分类面
第32-33页
· 核函数
第33-37页
第三章 支持向量机回归理论
第37-49页
· 损失函数
第37-39页
· 线性回归估计
第39-43页
· ε不敏感损失函数
第39-42页
· Huber损失函数
第42页
· 二次损失函数
第42-43页
· 非线性回归估计
第43-44页
· 几种回归估计优化算法
第44-49页
· 最小二乘支持向量机
第44-46页
· 加权支持向量机
第46-47页
· 基于线性规划的支持向量机
第47-49页
第四章 一种改进的支持向量机回归估计算法
第49-59页
· 引言
第49页
· 用于分类的SOR算法
第49-52页
· 用于回归估计的SORR算法
第52-53页
· 实验结果与分析
第53-59页
· SORR算法与SVR算法在学习速度上的比较
第54-56页
· SORR算法与SVR算法在回归估计精度上的比较
第56-58页
· 实验小结
第58-59页
第五章 结束语
第59-61页
· 本文工作总结
第59-60页
· 进一步的工作
第60-61页
参考文献
第61-65页
致谢
第65-66页
攻读学位期间发表的学术论文目录
第66页
本篇论文共
66
页,
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。
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