發(fā)布時(shí)間：2017-06-07 03:09

  本文關(guān)鍵詞：基于向量值再生核Hilbert空間的回歸學(xué)習(xí)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)代信息技術(shù)主要依托數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘,機(jī)器學(xué)習(xí)以及學(xué)習(xí)理論在數(shù)據(jù)分析中占有重要地位。由于正則化算法的研究與維數(shù)縮減、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等的密切聯(lián)系,其理論的研究與突破,具有重要的理論意義與應(yīng)用價(jià)值。本文主要研究基于向量值的正則化回歸學(xué)習(xí)算法。本文研究了基于向量值再生核Hilbert空間的回歸學(xué)習(xí)算法。我們的想法是將標(biāo)量值函數(shù)的學(xué)習(xí)理論拓展到向量值函數(shù)的學(xué)習(xí)。設(shè)輸出數(shù)據(jù)來自Hilbert空間Y,由YL)(-再生核生成的再生核Hilbert空間由X→Y的某些連續(xù)映射構(gòu)成。通過證明向量值積分算子KL的性質(zhì),利用積分算子的技巧研究正則化回歸學(xué)習(xí)的一致性。在基于向量值回歸學(xué)習(xí)算法的一致性分析中,主要的創(chuàng)新點(diǎn)有兩個(gè):第一,證明了基于向量值核的積分算子的性質(zhì);第二,采用積分算子的技巧研究基于向量值的正則化回歸學(xué)習(xí)算法的誤差分析與學(xué)習(xí)速率,從而證明了基于向量值再生核Hilbert空間的正則化算法的一致性。
【關(guān)鍵詞】：學(xué)習(xí)理論 向量值再生核Hilbert空間 誤差分析 學(xué)習(xí)速率
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP181;O177
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第一章 緒論8-20
• 1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論8-11
• 1.2 再生核Hilbert空間與積分算子、樣本算子11-14
• 1.2.1 再生核Hilbert空間11-12
• 1.2.2 積分算子12-13
• 1.2.3 樣本算子13-14
• 1.3 正則化算法14-20
• 1.3.1 正則化14-15
• 1.3.2 正則化回歸算法15-16
• 1.3.3 正則化條件16-20
• 第二章 向量值再生核Hilbert空間20-30
• 2.1 引言20
• 2.2 向量值再生核Hilbert空間20-23
• 2.3 基于向量值再生核的積分算子23-30
• 第三章 基于向量值核的正則化回歸學(xué)習(xí)的誤差分析30-40
• 3.1 引言30-31
• 3.2 算法優(yōu)化解的解析表達(dá)式31-34
• 3.3 誤差分解34
• 3.4 逼近誤差的估計(jì)34-35
• 3.5 樣本誤差的估計(jì)35-40
• 第四章 總結(jié)與展望40-42
• 4.1 總結(jié)40
• 4.2 進(jìn)一步工作展望40-42
• 參考文獻(xiàn)42-46
• 致謝46-48
• 附錄48-49

【相似文獻(xiàn)】

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1 趙

本文編號：428055