声明
摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 支持向量机研究现状
1.3 本论文的主要研究内容
1.4 本文的章节安排
第2章 统计学习理论
2.1 机器学习问题
2.2 统计学习理论
2.3 本章小节
第3章 最优化理论
3.1 KKT条件
3.2 Lagrange对偶
3.3 Wolfe对偶
3.4 本章小节
第4章 支持向量机分类机
4.1 最优分类超平面
4.2 线性支持向量分类机
4.3 非线性支持向量分类机
4.4 本章小结
第5章 支持向量机回归机
5.1 损失函数
5.2 支持向量回归机
5.3 本章小结
第6章 支持向量机的调节熵函数法
6.1 支持向量分类机的调节熵函数法
6.2 支持向量回归机的调节熵函数法
6.3 本章小结
总结与展望
致谢
参考文献
四川师范大学;