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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,点击这进入下载页面
 
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