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1.
将常见的离散型随机变量的分布用一个与伯努利试验有关的题目加以整合,揭示了怎样由伯努利试验构造离散型随机变量的分布.并举出了基于伯努利试验的离散型随机变量的分布在解决相关问题中的例子.实例表明用伯努利试验研究离散型随机变量的分布及相关问题.会起到事半功倍的效果.  相似文献   
2.
在基于标架型的再生核希尔伯特空间中,研究了SVM算法下,解的对偶形式和原形式之间的关系,进而将SVM算法与最小二乘法相结合,讨论了支持向量机的半参数估计.  相似文献   
3.
在连续Gompertz模型基础上,导出了差分形式的Gompertz模型。通过对肿瘤生长数据的模拟,验证了差分形式的Gompertz模型对连续Gompertz模型具有良好的逼近效果;进一步,对其稳定性进行了研究,讨论了模型参数对平衡点稳定性的影响;最后,研究了一类基于差分形式的Gompertz模型的非线性动力系统的长期行为,数值模拟表明差分形式的Gompertz模型的长期行为对模型参数较为敏感。  相似文献   
4.
通过对变一误差估计下算法稳定的研究,提出了不依赖于样本分布的CO稳定的概念,证明了CO稳定不仅是变一误差估计条件下ERM原则一致性的充要条件,而且也是学习算法具有推广性的充分条件.  相似文献   
5.
基于Riesz基的再生核及支持向量机   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
在支持向量机(SVM)技术中,再生核的选择起着重要作用.利用L2(R)中的一组Riesz基构造再生核,并将其推广到应用广泛的正交小波.在基于正交小波的再生核Hilbert空间中考虑函数的正则化逼近,对基于正交小波再生核的SVM结合小波分析进行探讨,得到SVM的离散逼近,离散细节均只与支持向量有关.  相似文献   
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