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1、“大數(shù)據(jù)”逐漸的成為很多領(lǐng)域里面熱門的話題，例如新聞智能推送，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，機(jī)器學(xué)習(xí)等。當(dāng)對高維數(shù)據(jù)處理時經(jīng)常遇到“維數(shù)災(zāi)難”問題。如何從高維數(shù)據(jù)中有效的提取感興趣信息是當(dāng)今統(tǒng)計學(xué)研究的熱點和難點。其中充分降維是一個重要的研究方向，它可以有效的處理具有稀疏性結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。根據(jù)半?yún)?shù)理論和再生核Hilbert空間(RKHS)理論，本文提出了一種新的非線性降維方法—基于RKHS的廣義半?yún)?shù)方法(Generalized semiparametri
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