基于指数梯度更新的支持向量机算法



基于指数梯度更新的支持向量机算法

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基于指数梯度更新的支持向量机算法

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-6 页
第一章绪论	第6-10 页
· 选题背景及其研究意义	第6-8 页
· 研究内容	第8-9 页
· 论文组织	第9-10 页
第二章支持向量机研究	第10-24 页
· 支持向量机基本理论	第10-19 页
· 支持向量分类学习机	第11-16 页
· 支持向量回归机	第16-19 页
· 支持向量机的训练算法	第19-21 页
· 支持向量机的应用研究	第21-22 页
· 本章小结	第22-24 页
第三章指数梯度更新规则	第24-36 页
· 在线预测算法	第24-26 页
· 更新规则的基本理论	第26-31 页
· 理论分析	第26-27 页
· 梯度下降更新规则	第27-29 页
· 指数梯度更新规则	第29-30 页
3.2.4 EG ±更新规则	第30-31 页
· 最坏损失情况	第31-35 页
· 基本方法	第31-34 页
· 更新规则的最坏损失情况对比	第34-35 页
· 本章小结	第35-36 页
第四章指数梯度更新的应用	第36-46 页
· 指数梯度更新的应用	第36-38 页
4.2 S V - EG 算法的理论分析	第38-41 页
· 混合约束二次规划的转化	第41-44 页
· 实验结果与分析	第44-45 页
· 本章小结	第45-46 页
结束语	第46-48 页
致谢	第48-50 页
参考文献	第50-53 页
在读期间研究成果	第53-54 页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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