免费论文摘要：随机变量依附联系的核估量

    随机变量之间依附联系的估量, 是一个特殊要害的题目.统计学中典范关系领会,回归领会和片逆回归, 人为智能中的形式辨别、排序和半监视进修之类都属于这个范围.连年来兴盛起来的统计进修表面, 为该课题的接洽供给了新思维和新目标.    本硕士学位舆论在统计进修表面框架下, 对随机变量之间的依附联系举行几何上面的接洽.咱们结构估量的重要算法是, 在符合的假如空间中探求某个体味危害(泛函)最小化子,进一步, 咱们计划所结构的估量与最优联系之间的缺点,并给出了进修率.      第一章阐明了舆论的接洽后台及意旨, 扼要引见了进修表面的常用常识和术语,结果给出舆论的实质与构造.      第二章接洽了襟怀随机变量X与Y间关系或独力的检查法.鉴于复活核Hibert空间范数牵制的规则在迩来遭到了普遍地关心.咱们提出了鉴于系数控制的检查法, 并结构了检查法的估量.更加地, 给出了检查法和它的估量间的缺点界.      第三章商量了对回归逆回归的同声估量.咱们提出了核降维的一个普遍框架. 少许常用的本领,比方核关系性领会和核切片逆回归,不妨一致在这个框架下.这个题目不妨经过极小化正则体味协方差来处置,运用呆板进修中的思维和本领和复活核Hilbert空间中的穿插协方差算子, 咱们对提出的算法创造了抑制速率,实质上实行和矫正了文件中已有的截止.      第四章商量了排序题目.跟着互联网络期间的到来, 排序题目在统计和呆板进修的范围中遭到了普遍地关心.咱们提出并商量了鉴于凸丢失的L1-正则化排序题目.在少许平静的前提下,创造了其抑制速率.      第六章接洽了半监视进修题目.咱们结构了鉴于分散矩阵的一种半监视进修算法, 并创造了其迫近阶. 截止还量化地说领会未标志样品的运用不妨缩小迫近缺点, 迄今为止一致的截止在文件中很罕见到.  

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