基于高斯核函數(shù)的SVM方法是統(tǒng)計學習算法理論中的一種基本算法.由于可變的高斯核函數(shù)能夠提供豐富的Mercer核,因此利用可變的高斯核函數(shù)所對應的再生核希爾伯特空間來研究學習理論中的回歸問題和分類問題已成為近期統(tǒng)計學習理論研究的熱點.這主要得益于根據(jù)不同的學習問題可以通過選擇適合的高斯核方差參數(shù),得到回歸問題和分類問題較理想的學習率(learningrates)估計.分位數(shù)回歸問題是統(tǒng)計學習理論中一類非常重要的問題.通常研究方法是在一個固定的高斯核函數(shù)所對應的再生核希爾伯特空間中考慮分位數(shù)回歸問題,其局限性體現(xiàn)在選擇再生核希爾伯特空間失去了其靈活性(flexibility).本文我們在可變的高斯核函數(shù)所對應的再生核希爾伯特空間中,通過選取適當方差參數(shù),利用Tikhonov正則化策略給出了分位數(shù)回歸問題的逼近算法和學習率(learning rates)估計.
【學位單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：O212.1

[文章目錄]:

摘要
Abstract
第一章 引言
第二章 定理1的證明
    2.1 樣本誤差的估計
    2.2 正則化誤差的估計
第三章 定理3的證明
    3.1 正則化誤差1.10的估計
第四章 總結和展望
參考文獻
致謝

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本文編號：2826659