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基于Hadoop的并行SVM算法研究及在Mooc平台中的应用

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基于Hadoop的并行SVM算法研究及在Mooc平台中的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-13页
  · 研究背景和意义第9-10页
  · 国内外研究现状第10-11页
  · 本文研究内容第11-12页
  · 本文组织结构第12-13页
第二章 相关理论及技术原理第13-20页
  · MOOC相关介绍第13页
  · 分类算法的评价标准第13-14页
  · Hadoop分布式平台第14-19页
    · Hadoop概述第14页
    · HDFS分布式文件系统第14-18页
    · MapReduce分布式计算框架第18-19页
  · 本章小节第19-20页
第三章 SVM相关理论研究第20-31页
  · 统计学习理论第20-22页
    · 经验风险最小化原则第20-21页
    · VC维第21页
    · 结构风险最小化原则第21-22页
  · 支持向量机(SVM)原理第22-28页
    · 线性可分情况第23-26页
    · 线性不可分情况第26-28页
  · SVM待优化参数与交叉验证第28-30页
    · 待优化参数第28-29页
    · 交叉验证第29-30页
  · 本章小节第30-31页
第四章 两种支持向量机参数寻优的比较第31-44页
  · 粒子群优化算法及其改进第31-33页
    · 标准粒子群算法第31-33页
    · 改进的二进制粒子群第33页
  · 遗传算法第33-36页
  · 针对MOOC平台样本不均衡的SVM优化第36-37页
  · 实验设计及分析第37-43页
    · 实验数据集&实验环境第37-38页
    · GA与二进制PSO的SVM参数寻优实验设计第38-40页
    · 实验结果与分析第40-43页
  · 本章小节第43-44页
第五章 基于Hadoop的并行支持向量机第44-60页
  · 层叠支持向量机第44-49页
    · 层叠支持向量机的基础理论第44-47页
    · 层叠支持向量机的收敛证明第47-49页
  · 层叠支持向量机的改进第49-51页
    · 层叠向量机算法的两点改进第49-50页
    · 训练样本集划分改进第50-51页
  · 基于Hadoop的并行SVM算法实现第51-53页
  · 实验设计及分析第53-59页
    · 实验数据集&实验环境第54-56页
    · 并行SVM分类实验设计与分析第56-59页
  · 本章小节第59-60页
第六章 总结与展望第60-61页
  · 全文总结第60页
  · 工作展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-65页
附录第65-66页
详细摘要第66-68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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