领域自适应学习算法及其应用研究



领域自适应学习算法及其应用研究

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领域自适应学习算法及其应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-18页
· 引言	第11页
· 领域适应学习研究背景	第11-13页
· 领域适应学习研究现状	第13-15页
· 课题研究的几个问题	第15-16页
· 课题主要研究内容和本文结构	第16-18页
第二章基于最小包含球的大数据域自适应快速算法	第18-36页
· 引言	第18页
· SVDD 及其快速算法 CSVDD 基本原理	第18-21页
· SVDD 原理	第18-19页
· 近似最小包含球问题	第19-20页
· CSVDD 原理	第20-21页
· CC-SVDD 及其快速算法 CC-CSVDD 基本原理	第21-27页
· CC-SVDD 原理	第21-24页
· CC-CSVDD 快速算法	第24-27页
· 实验与分析	第27-35页
· 模拟数据集实验	第28-32页
· 基于真实数据集的试验	第32-34页
· 实验小结	第34-35页
· 本章小结	第35-36页
第三章大样本领域自适应支撑向量回归机	第36-51页
· 引言	第36页
· CVR 算法	第36-38页
· L2-SVR 算法	第36-38页
· SVR 与 CC-MEB 之间的关系	第38页
· A-CVR 算法	第38-41页
· A-CVR 原理	第38-39页
· A-CVR 原理	第39-40页
· A-CVR 算法	第40-41页
· 实验与分析	第41-50页
· Benchmark 数据集实验	第41-46页
· 真实数据集实验	第46-50页
· 本章小结	第50-51页
第四章 TL-SVM:一种迁移学习新算法	第51-64页
· 引言	第51页
· 问题的提出	第51-52页
· TL-SVM 算法	第52-55页
· 软间隔优化 SVM	第52-53页
· TL-SVM 算法	第53-55页
· 实验结果与分析	第55-63页
· 人造数据集实验	第56-57页
· 真实数据集实验	第57-59页
· 算法比较研究	第59页
· 实验结果	第59-63页
· 实验小结	第63页
· 本章小结	第63-64页
第五章一种新的面向迁移学习的 L2核分类器	第64-75页
· 引言	第64-65页
· L2核分类器	第65-66页
· L2核分类器的基本思想	第65-66页
· L2核分类器的几何解释	第66页
· 面向迁移学习的 L2核分类器	第66-69页
· TL-L2KC 理论依据	第66-68页
· TL-L2KC 算法分析	第68-69页
· 实验结果与分析	第69-74页
· 人造数据集实验	第69-72页
· 真实数据集实验	第72-74页
· 本章小结	第74-75页
第六章基于 RSDE 的领域自适应概率密度估计方法	第75-85页
· 引言	第75页
· RSDE：reduced set density estimator	第75-76页
· A-RSDE：Adaptive-RSDE	第76-79页
· A-RSDE 原理	第76-77页
· A-RSDE 快速算法 A-FRSDE	第77-79页
· 实验与分析	第79-84页
· BenchMark 数据集实验	第80-83页
· UCI 数据集实验	第83-84页
· 本章小结	第84-85页
第七章密度估计线性组合空间之近似框架及其应用研究	第85-110页
· 引言	第85页
· 密度估计线性组合空间及其基于 ISE 准则的近似框架	第85-88页
· 密度估计线性组合空间	第85-87页
· 问题的逼近框架	第87-88页
· 框架的应用讨论	第88-95页
· 应用 1:数据浓缩概率密度估计	第88-89页
· 应用 2:新颖的 L2核分类器	第89-90页
· 应用 3:随机变量间独立性判别	第90-91页
· 应用 4:条件概率密度估计	第91-92页
· 应用 5:判断多源域与目标域间的相似性	第92-95页
· 实验及结果分析	第95-109页
· 数据浓缩实验	第95-97页
· 分类实验	第97-102页
· 随机变量间独立性判别实验	第102-107页
· 条件概率密度估计	第107-108页
· 多源域与目标域相似性判别实验	第108-109页
· 本章小结	第109-110页
第八章主要结论与展望	第110-112页
· 主要结论	第110页
· 展望	第110-112页
致谢	第112-113页
参考文献	第113-120页
附录1: 作者在攻读博士学位期间发表的论文	第120-121页
附录2: 作者在攻读博士学位期间参与的科研项目	第121 页

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