基于高斯核函數(shù)的SVM方法是統(tǒng)計學(xué)習(xí)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(yīng)的再生核希爾伯特空間來研究學(xué)習(xí)理論中的回歸問題和分類問題已成為近期統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論研究的熱點.這主要得益于根據(jù)不同的學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)率(learningrates)估計.分位數(shù)回歸問題是統(tǒng)計學(xué)習(xí)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(yīng)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(yīng)的再生核希爾伯特空間中,通過選取適當(dāng)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(xué)習(xí)率(learning rates)估計.
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(jié)和展望
參考文獻(xiàn)
致謝

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本文編號：2826659