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拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础
作 者: 杜二玲
导 师: 哈明虎;田大增
学 校: 河北大学
专 业: 应用数学
关键词: 拟概率空间 等均值噪声 经验风险最小化原则 关键定理 一致收敛速度的界
分类号: O211
类 型: 硕士论文
年 份: 2007年
下 载: 6次
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内容摘要
目前,概率空间上基于随机样本的统计学习理论被公认为是解决小样本学习问题的最佳理论,但它难以处理非概率空间上基于受噪声影响样本的小样本学习问题。本文在一类有代表性的非概率空间——拟概率空间上讨论了样本受到噪声影响下的统计学习理论,提出并证明了拟概率空间上样本受等均值噪声影响下学习理论的关键定理,讨论了该条件下学习过程一致收敛速度的界。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-7 第1章 绪论 7-10 1.1 统计学习理论的产生及研究现状 7-8 1.2 拟概率空间上等均值噪声样本下统计学习理论的提出及意义 8-9 1.3 本文主要内容 9-10 第2章 预备知识 10-18 2.1 拟概率空间上的一些基本概念 10-15 2.2 拟概率空间上几个重要的不等式 15-18 第3章 拟概率空间上等均值噪声样本下学习理论的关键定理 18-25 3.1 拟概率空间上等均值噪声样本下统计学习理论的一些基本概念 18-21 3.2 拟概率空间上等均值噪声样本下学习理论的关键定理 21-25 第4章 拟概率空间上等均值噪声样本下学习过程一致收敛速度的界 25-32 第5章 结论与展望 32-33 参考文献 33-35 攻读硕士学位期间撰写的论文 35-36 致谢 36
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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 概率论(几率论、或然率论)
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