零均值噪声样本下学习理论的若干理论研究

零均值噪声样本下学习理论的若干理论研究

论文摘要

学习理论的关键定理和学习过程收敛速度的界两部分内容为支持向量机等应用性研究提供了理论依据,因此在统计学习理论中起着非常重要的作用。目前对这两部分内容的研究,人们总是假定所处理的样本不受噪声的影响,从而不会引起误差,但由于人为、环境等因素的影响,事实往往并非如此。基于此种考虑,本文提出了样本受零均值噪声影响下的学习理论的关键定理,并讨论了零均值噪声样本下的学习过程一致收敛速度的界。

论文目录

  • 第1章 绪论
  • 1.1 统计学习理论的产生及国内外研究现状
  • 1.2 噪声样本下的学习理论的提出及意义
  • 1.3 本文主要内容
  • 第2章 预备知识
  • 2.1 零均值噪声样本下的学习理论的基本概念
  • 2.2 几个相关的不等式
  • 第3章 零均值噪声样本下的学习理论的关键定理
  • 3.1 零均值噪声样本下的ERM 原则的非平凡一致性
  • 3.2 零均值噪声样本下的学习理论的关键定理
  • 3.3 一致双边收敛和一致单边收敛
  • 第4章 零均值噪声样本下的学习过程收敛速度的界
  • 第5章 结论与展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士期间撰写的论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

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