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第一章 绪 论
1.1 统计学习理论
1.2 再生核Hilbert空间与积分算子、样本算子
1.2.1 再生核Hilbert空间
1.2.2 积分算子
1.2.3 样本算子
1.3正则化算法
1.3.1正则化
1.3.2正则化回归算法
1.3.3 正则化条件
第二章 向量值再生核Hilbert空间
2.1 引言
2.2向量值再生核Hilbert空间
2.3 基于向量值再生核的积分算子
第三章 基于向量值核的正则化回归学习的误差分析
3.1 引言
3.2算法优化解的解析表达式
3.3误差分解
3.4 逼近误差的估计
3.5样本误差的估计
第四章 总结与展望
4.1总结
4.2进一步工作展望
参考文献
致谢
附录