有监督的相似性度量学习研究与应用

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有监督的相似性度量学习研究与应用

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有监督的相似性度量学习研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-12页
注释表	第12-13页
第一章绪论	第13-21页
1.1 研究背景与意义	第13-14页
1.2 度量学习研究现状	第14-18页
1.2.1 代表方法	第15-16页
1.2.2 进展研究	第16-17页
1.2.3 有待研究的问题	第17-18页
1.3 本文的主要研究工作	第18-19页
1.4 本文的内容安排	第19-21页
第二章度量学习在最近邻分类上的间隔分布解释	第21-36页
2.1 引言	第21-22页
2.2 1-NN关于度量函数的间隔	第22-23页
2.3 理论分析	第23-26页
2.4 实验验证	第26-30页
2.5 直接优化间隔的度量学习方法	第30-35页
2.6 本章小结	第35-36页
第三章基于支持向量方法的增量式度量学习	第36-55页
3.1 引言	第36-37页
3.2 相关工作	第37页
3.3 基于支持向量的增量度量学习算法	第37-47页
3.3.1 增量学习过程	第39-42页
3.3.2 SVIML的可行性和收敛性分析	第42-45页
3.3.3 度量的核化	第45-46页
3.3.4 Mahalanobis距离度量	第46-47页
3.4 实验分析	第47-53页
3.4.1 实验设置	第47-48页
3.4.2 实验结果及分析	第48-53页
3.5 本章小结	第53-55页
第四章针对回归任务的核嵌入式的度量学习	第55-75页
4.1 引言	第55-56页
4.2 相关工作	第56-57页
4.3 针对支持向量回归机的度量学习	第57-61页
4.3.1 支持向量回归机	第57-58页
4.3.2 代价函数	第58页
4.3.3 优化算法	第58-61页
4.4 bagging-like集成度量学习	第61-65页
4.4.1 度量集成策略	第61-64页
4.4.2 度量集成算法	第64页
4.4.3 时间复杂度分析	第64-65页
4.5 实验分析	第65-74页
4.5.1 与相关方法的对比	第65-68页
4.5.2 基学习器的数量与集成策略对精度的影响	第68-69页
4.5.3 噪声特征对所学度量和预测性能的影响	第69-71页
4.5.4 机场噪声预测应用	第71-74页
4.6 本章小结	第74-75页
第五章相似特征嵌入的相似度量学习	第75-95页
5.1 引言	第75-76页
5.2 基于相似性函数的学习理论	第76-78页
5.3 相似特征嵌入的相似度学习	第78-81页
5.3.1 稀疏特征学习Lasso	第78-79页
5.3.2 相似度函数与Lasso的联合学习	第79-80页
5.3.3 优化算法	第80-81页
5.4 算法的泛化性能分析	第81-86页
5.5 实验分析	第86-93页
5.6 本章小结	第93-95页
第六章总结与展望	第95-98页
6.1 研究工作总结	第95-96页
6.2 未来研究	第96-98页
参考文献	第98-108页
致谢	第108-109页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第109页

本篇论文共109页，点击这进入下载页面。

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