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全新孪生支持向量机丁世飞 著9787030548375
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前言章 统计学习理论基础 11.1 机器学习 11.1.1 机器学习的定义 11.1.2 机器学习的发展史 11.1.3 学习问题的表示 21.1.4 经验风险化 31.2 统计学习理论 41.2.1 学习过程的一致条件 41.2.2 VC维 41.. 推广的界 51.2.4 结构风险化 51.3 本章小结 6参考文献 7第2章 支持向量机理论基础 82.1 支持向量分类机 82.1.1 很优分类超平面 82.1.2 线支持向量分类机 92.1.3 非线支持向量分类机 102.1.4 支持向量 112.1.5 核函数 112.2 支持向量回归机 112.2.1 损失函数 122.2.2 线支持向量回归机 122.. 非线支持向量回归机 13. 本章小结 14参考文献 15第3章 孪生支持向量机理论基础 163.1 孪生支持向量机 163.2 孪生支持向量回归机 203.3 本章小结 22参考文献 22第4章 孪生支持向量机的模型选择问题 4.1 基于粗糙集的孪生支持向量机 4.1.1 基于粗糙集的特征选择 4.1.2 算法流程 4.1.3 数值实验与分析 244.2 基于群智能优化的孪生支持向量机 264.2.1 孪生支持向量机中的参数选择 264.2.2 基于粒子群算法的孪生支持向量机 274.. 基于果蝇算法的孪生支持向量机 314.3 孪生支持向量机核函数的选择问题 394.3.1 基于混合核函数的孪生支持向量机 394.3.2 基于小波核函数的孪生支持向量机 424.4 本章小结 45参考文献 46第5章 光滑孪生支持向量机 475.1 光滑孪生支持向量机的理论 475.1.1 原始空间中的求解算法 475.1.2 光滑孪生支持向量机算法过程 475.1.3 光滑孪生支持向量机的优势与不足 495.2 多项式光滑孪生支持向量机 505.2.1 PSTWSVM的原理及质 505.2.2 实验与分析 555.3 加权光滑CHKS孪生支持向量机 585.3.1 SCTWSVM的原理及质 585.3.2 非线SCTWSVM 615.3.3 SCTWSVM算法 625.3.4 加权光滑CHKS孪生支持向量机算法过程 625.3.5 实验与分析 645.4 本章小结 68参考文献 68第6章 投影孪生支持向量机 706.1 概述 706.2 投影孪生支持向量机算理 716.2.1 线PTWSVM 716.2.2 非线PTWSVM 736.3 基于矩阵模式的投影孪生支持向量机 746.3.1 线矩阵模式的投影孪生支持向量机:PTWSVMmat 746.3.2 非线的PTWSVMmat方法:Ker-PTWSVMmat 786.4 递归二乘投影孪生支持向量机 816.4.1 线递归二乘投影孪生支持向量机 816.4.2 非线递归二乘投影孪生支持向量机 836.5 光滑投影孪生支持向量机 856.6 基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机 876.6.1 线算法 876.6.2 非线算法 896.7 本章小结 90参考文献 91第7章 局部保持孪生支持向量机 937.1 概述 937.2 线局部保持孪生支持向量机 947.3 算法奇异问题 967.4 非线局部保持孪生支持向量机 987.5 实验与分析 997.5.1 测试人造数据集 997.5.2 测试真实数据集 1007.6 本章小结 103参考文献 103第8章 原空间二乘孪生支持向量回归机 1058.1 标准TSVR模型 1058.2 二乘孪生支持向量回归机学习算法 1078.3 实验与分析 1108.3.1 人工数据集上的实验 1118.3.2 UCI数据集上的实验 1138.4 本章小结 115参考文献 115第9章 多生支持向量机 1169.1 多类分类问题 1169.2 多生支持向量机的数学模型 1179.2.1 线多支持向量机 1179.2.2 非线多支持向量机 1199.3 多生支持向量机的改进算法 1209.3.1 多生二乘支持向量机 1209.3.2 改进算法 1219.4 实验与分析 19.5 本章小结 124参考文献 1250章 总结与展望 12710.1 总结 12710.2 展望 128索引 131
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