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在线学习算法研究与应用

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在线学习算法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
1 绪论第14-24页
  1.1 研究背景、动机及意义第14-21页
    1.1.1 在线学习问题定义第15-16页
    1.1.2 在线学习的研究第16-20页
    1.1.3 在线学习的应用第20-21页
  1.2 论文的主要工作第21-23页
  1.3 论文的组织结构第23-24页
2 文献综述第24-31页
  2.1 一阶在线学习算法第24-28页
    2.1.1 Online Gradient Descent算法第24-26页
    2.1.2 Follow The Regularized Leader算法第26-27页
    2.1.3 Online Mirror Descent算法第27-28页
  2.2 二阶在线学习算法第28-31页
    2.2.1 Adaptive Gradient算法第28-29页
    2.2.2 Online Newton Step算法第29-31页
3 改进的在线ADMM算法以及基于梯度变化的悔界分析第31-53页
  3.1 引言第31-33页
  3.2 相关工作第33-35页
    3.2.1 在线ADMM算法第33-34页
    3.2.2 在线学习中基于变化的悔界分析方法第34-35页
  3.3 理论分析第35-39页
    3.3.1 Improved Online ADMM算法第35-36页
    3.3.2 基于梯度变化的悔界分析第36-39页
  3.4 推导及证明第39-51页
  3.5 实验评估第51-52页
  3.6 总结及展望第52-53页
4 ARIMA模型的在线学习算法第53-69页
  4.1 引言第53-54页
  4.2 相关工作第54-55页
  4.3 Online ARIMA模型第55-58页
    4.3.1 时间序列模型第55-56页
    4.3.2 ARIMA模型第56页
    4.3.3 Online ARIMA算法第56-58页
  4.4 理论分析第58-66页
  4.5 实验评估第66-68页
  4.6 总结第68-69页
5 非负矩阵分解任务的在线学习算法第69-93页
  5.1 引言第69-70页
  5.2 问题定义第70-72页
    5.2.1 问题描述第70-71页
    5.2.2 NN-PA算法第71-72页
  5.3 NN-APA算法第72-77页
    5.3.1 Non-Negative Adaptive PA算法第72-74页
    5.3.2 NN-APA Learning with Multiple Experts算法第74-77页
  5.4 理论分析第77-80页
  5.5 实验评估第80-90页
    5.5.1 实验设置第80-82页
    5.5.2 实验结果第82-90页
  5.6 相关工作第90-92页
  5.7 总结第92-93页
6 协同主题回归模型的在线学习算法第93-112页
  6.1 引言第93-95页
  6.2 相关工作第95-98页
    6.2.1 在线贝叶斯推导第95-96页
    6.2.2 CTR模型的概率图模型及其变形第96-98页
  6.3 Online Bayesian Collaborative Topic Regression算法第98-103页
    6.3.1 CTR模型近似推导算法的回顾第98-100页
    6.3.2 obi-CTR近似推导算法第100-103页
  6.4 实验评估第103-111页
    6.4.1 数据集第103-104页
    6.4.2 实验设定及评估标准第104-105页
    6.4.3 比较算法及参数设定第105页
    6.4.4 在线评分预测任务上的评估第105-107页
    6.4.5 在线主题模型任务上的评估第107-109页
    6.4.6 案例研究第109页
    6.4.7 参数敏感性评估第109-111页
  6.5 总结第111-112页
7 总结与展望第112-114页
参考文献第114-123页
攻读博士学位期间主要的研究成果第123页

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