核彈性網(wǎng)正則化算法是一個(gè)眾所周知的核化的彈性網(wǎng)正則化算法,它有一些好的性能,比如推廣性能,稀疏性能和穩(wěn)定性能,我們關(guān)注更多的是它的推廣性能.核彈性網(wǎng)正則化算法的出現(xiàn)不僅可以解決經(jīng)典體系下一些無(wú)法解決的問(wèn)題,而且在很大程度上可以提高學(xué)習(xí)算法的各種性能.核彈性網(wǎng)正則化算法結(jié)合了Lasso和嶺回歸,它不僅能克服Lasso和嶺回歸的局限性,還能充分利用他們的優(yōu)點(diǎn).因此,研究核彈性網(wǎng)正則化算法是很有意義的.到目前為止,對(duì)核彈性網(wǎng)正則化算法的研究工作都是基于樣本是獨(dú)立同分布的.然而,獨(dú)立同分布的假設(shè)過(guò)于嚴(yán)格,這有兩個(gè)方面的原因:一方面是在現(xiàn)實(shí)生活中,很難去驗(yàn)證樣本的獨(dú)立性;另一方面是在實(shí)際應(yīng)用中,如在系統(tǒng)診斷,語(yǔ)音識(shí)別和網(wǎng)先頁(yè)搜索等問(wèn)題中,樣本并不是獨(dú)立同分布的.因此,對(duì)核彈性網(wǎng)正則化算法的研究,我們很有必要將樣本從獨(dú)立同分布推廣到非獨(dú)立上.在本文中,我們主要研究基于非獨(dú)立樣本的核彈性網(wǎng)正則化算法:我們首先推導(dǎo)出基于指數(shù)強(qiáng)混合樣本的核彈性網(wǎng)正則化算法的誤差分析,得到相應(yīng)的泛化界和收斂速率.在實(shí)際應(yīng)用中指數(shù)強(qiáng)混和樣本不容易獲得,相比之下,一致遍歷馬氏鏈?zhǔn)禽^容易獲得的.因此,對(duì)核彈性網(wǎng)正則化算法的研究... 

【文章來(lái)源】：湖北大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：46 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 引言
    1.1 研究的背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究的主要內(nèi)容
第2章 基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 正則化算法
    2.2 核彈性網(wǎng)正則化算法
    2.3 章節(jié)小結(jié)
第3章 基于獨(dú)立同分布的核彈性網(wǎng)正則化算法的推廣性能
    3.1 引言
    3.2 主要結(jié)論
    3.3 泛化界的證明
    3.4 章節(jié)小結(jié)
第4章 基于非獨(dú)立樣本的核彈性網(wǎng)正則化算法的推廣性能
    4.1 基于指數(shù)強(qiáng)混合樣本的核彈性網(wǎng)正則化算法的推廣性能
        4.1.1 引言
        4.1.2 主要結(jié)論
        4.1.3 泛化界的證明
    4.2 基于馬氏鏈樣本的核彈性網(wǎng)正則化算法的推廣性能
        4.2.1 引言
        4.2.2 主要結(jié)論及證明
    4.3 章節(jié)小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士生在讀期間已發(fā)表和已錄用的論文情況



本文編號(hào)：3095309