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结合主动学习的半监督分类算法优化研究

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结合主动学习的半监督分类算法优化研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 文献综述第8-15页
  · 研究背景及意义第8-9页
  · 半监督学习基本概念第9-10页
  · 半监督学习研究现状第10-12页
  · 半监督学习的存在问题与开放式展望第12-13页
  · 本文研究内容及组织第13-15页
2 半监督分类算法研究第15-27页
  · 未标签数据意义第15-16页
  · 半监督分类算法模型假设研究第16-18页
    · 半监督分类算法假设第16-17页
    · 模型假设对分类结果的影响第17-18页
  · 构图方法第18-21页
    · 构图策略第18-20页
    · 度量方法第20-21页
  · 标签传递算法第21-24页
    · 问题建立第21页
    · 算法过程第21-22页
    · 收敛性证明第22-24页
  · 基于图方法框架第24-27页
    · 离散马尔科夫随机场:波尔兹曼机第25页
    · 高斯随机场第25页
    · 局部与全局一致性第25-27页
3 主动学习方法第27-32页
  · 基本概念第27页
  · 文献综述第27-28页
  · 主动学习选择准则第28-32页
4 结合主动学习的半监督分类算法优化第32-40页
  · 结合动机第32-33页
  · 结合主动学习的半监督分类算法模型分析第33-34页
  · 构图优化第34-36页
    · 构图策略优化第34-35页
    · 构图矩阵优化第35-36页
  · 参数学习优化第36-37页
  · 已知类比例信息第37-40页
5 实验第40-50页
  · 对比算法第40-44页
    · KNN算法第40-42页
    · SVM算法第42-44页
  · 算法实现第44-45页
  · 实验过程与结果分析第45-50页
    · 实验过程第45-49页
    · 结果分析第49-50页
6 半监督分类算法的应用研究第50-53页
结论第53-54页
参考文献第54-57页
附录A AL-LGC算法代码第57-61页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第61-62页
致谢第62-63 页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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