精品文档---下载后可任意编辑SRS 和 RSS 下加入辅助变量信息后总体均值的比率估量的开题报告1. 讨论背景和问题机器学习中，对数据的特征信息进行变换，以提取出更具有代表性的特征。其中，辅助变量信息是一种常见的特征变换方法。辅助变量信息是指在主要特征信息之外，还加入了一些辅助的变量作为特征变换的依据。对于多项式核函数进行特征变换时，辅助变量信息可以加入到每一项的多项式次数中。在支持向量回归模型中，辅助变量信息的使用也被广泛探讨。该讨论的问题在于：如何在 SRS 和 RSS 下加入辅助变量信息后，对总体均值的比率进行更准确的估量？2. 讨论目标本讨论的目标是提出一种新的方法，在 SRS 和 RSS 下加入辅助变量信息后，更准确地估量总体均值的比率，并比较其与传统方法的差异性。3. 讨论方法本讨论将基于多项式核函数的特征变换技术，将辅助变量信息加入到特征向量中。同时，在 SRS 和 RSS 抽样方法下，采纳传统的方法估量总体均值的比率。然后，将辅助变量信息加入到估量策略中，比较两种方法在准确度上的差异。4. 讨论意义本讨论的结果将有效地改善 SRS 和 RSS 抽样下，对总体均值比率进行估量的准确度。同时，该讨论还可为机器学习领域中，对特征变换技术的改进提供新思路。
