基于可变高斯核函数的最优分位数回归问题研究

《基于可变高斯核函数的最优分位数回归问题研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、硕士学位论文⑩论文题目：基于可变高斯核函数的最优分位数回归问题研究作者姓名张晓宁．＇指导教师李秉政学科（专业）基础数学所在学院数学科学学院提交日期２０１７．１２独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机一构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字曰

2、期：办／多年＜月多日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人桴权浙江大牵可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、汇编学位论文。，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存（保密的学位论文在解密后适用本授权书）Ａ学位论文作者签名：导师签名：＃￥签字曰期：於以年￥月曰签字曰期年３月曰￥ｊ学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编摘要一种基本算法基于高斯核函数的ＳＶＭ方

3、法是统计学习算法理论中的．由于可变的高斯核函数能够提供丰富的Ｍｅｒｃｅｒ核，因此利用可变的高斯核函数所对应的再生核希尔伯特空间来研宄学习理论中的回归问题和分类问题己成为近期统计学习理论研究的热点．这主要得益于根据不同的学习问题可以通过选择适合的高斯核方差参数，得到回归问题和分类问题较理想的学习率（ｌｅａｍｉｎｒａｔｅｓ估计．分位数回归问题ｇ）是统计学习理论中一一类非常重要的问题．通常研宄方法是在个固定的髙斯核函数所对应的再生核希尔伯特空间中考虑分位数回归问题，其局限性体现在选择再生核希尔伯特空间失去了其灵活性（ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔ．本文我们在

4、可变的高斯核函数所对应的再生ｙ）核希尔伯特空间中，通过选取适当方差参数，利用Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化策略给出了分位数回归问题的逼近算法和学习率（ｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅｓ）估计．．：可变的高斯核函数关键词；再生核希尔伯特空间；Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化策略；分位数回归Ｗｏｒｄｓ？Ｋｅ：ＧａｕｓｓｉａｎｋｅｒｎｅｌＲＫＨＳ；Ｔｉｋｈｏｎｏｖｒｅｔｉｌａｒｉｚａｓｃｈｅｍｅｕａｎｅｓｒｅｙ；ｔｉｏｎ；ｔｉｌｇｑｒｅｓｓｉｏｎｇ２ＡｂｓｔｒａｃｔＳｕｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓＳＶＭｓｕｓｉｎＧａｕｓｓｉａｎｋｅｒｎ

5、ｅｌｓａｒｅｏｆｔｈｔａｎｄａｒｄｐｐ（）ｇｏｎｅｅｓａｎｄ－ｏ－ｈｅ－ａｒｔｖａｒｓｔａｔｅｆｔｌｅａｒｎｉｎｇａｌｏｒｉｔｈｍｓ．ＧａｕｓｓｉａｎｋｅｒｎｅｌｓｗｉｔｈｆｌｅｘｉｂｌｅｉａｎｃｅｓｇｐｒｏｖｉｄｅａｒｉｃｈｆａｍｉｌｙｏｆＭｅｒｃｅｒｋｅｒｎｅｌｓｆｏｒｌｅａｒｎｉｎａｌｏｒｉｔｉｔｉｍｓ．Ｂｅｃａｕｓｅｖａｒｉａｂｌｅｇｇｋ－ＧａｕｓｓｉａｎｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｓｃａｎｒｏｖｉｄｅａｒｉｃｈｆａｍｉｌｏｆＭｅｒｃｅｒｋｅｒｎｅｌｓＯｆｔｈｅｒｅｐｙ，

6、ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅｋｅｒｎｅｌＨｉｌｂｅｒｔｓｐａｃｅｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｒｏｂｌｅｍｏｆｒｅｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｇｉｎｌｅａｒｎｉｎｔｈｅｏｒｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｓｐｏｔｉｎｔｈｅｒｅｃｅｎｔｓｔｕｄｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｅａｒｎｉｎｇｙｙｇ？ｔｈｅｏｒ．ＴｈｉｓｍａｉｎｌｂｅｎｅｆｉｔｓｆｒｏｍｃｈｏｏｓｉｎｓｕｉｔａｂｌｅＧａｕｓｓｉａｎｋｅｒｎｅｌｖａｒｉａｎｃｅａｒａｍｙｙｇｐｅｔｅｒｓａｃｃｏｒｄｉｎｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅａｒ

7、ｎｉｎｒｏｂｌｅｍｓｗｅｗｉｌｌｅｔｌｅａｒｎｉｎｒａｔｅｓｅｓｔｉｍａｔｅｓｇｇｐ７ｇｇｏｆｔｈｅｒｅｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｏｂｌｅｍｓ．Ｔｈｅｕａｎｔｉｌｅｒｅｒｅｓｓｉｏｎｒｏｂｌｅｍｉｓａｇｐｑｇｐｖｅｒｙｉｍｏｒｔａｎｔｃｌａｓｓｏｆｒｏｂｌｅｍｓｉｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｅａｒｎｉｎｇｔｈｅｏｒ．ＴｈｅｕｓｕａｌｒｅｓｅａｒｃｈｐｐｙａｒｏａｃｈｉｓｔｏｕｓｅａｆｉｘｅｄＧａｕｓｓｉａｎｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏ