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超高维非参数可加模型的变量选择—基于向前可加回归算法
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景第10页
    1.2 研究课题以及论文中的创新点(个人贡献)第10-11页
    1.3 本文主要内容以及主要结果第11页
    1.4 本文主要结构第11-14页
第二章 文献综述第14-28页
    2.1 变量选择方法概要第14-19页
    2.2 传统变量选择方法第19-21页
    2.3 变量筛选方法第21-22页
    2.4 向前回归方法第22-25页
    2.5 向前可加回归方法概要第25-26页
    2.6 样条函数概要第26-27页
    2.7 B样条函数第27-28页
第三章 向前可加回归算法第28-32页
    3.1 数学模型及相关记号第28-29页
    3.2 向前可加回归算法步骤第29页
    3.3 挑选最优子集方法第29-30页
    3.4 入选准则的讨论第30-32页
第四章 数值模拟第32-50页
    4.1 序言第32-34页
    4.2 例子模拟及模拟结果第34-44页
    4.3 数值模拟的拓展第44-45页
    4.4 BIC准则的失效及进一步讨论第45-47页
    4.5 总结第47-50页
第五章 实例分析第50-60页
    5.1 心肌病数据分析第50-55页
    5.2 脂肪含量数据分析第55-60页
第六章 总结与展望第60-62页
    6.1 方法总结第60页
    6.2 未来展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-68页
在学期间科研成果第68页
 
 
论文编号BS4130772，这篇论文共68页
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