基于支持向量机的半监督式分类学习方法

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基于支持向量机的半监督式分类学习方法

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基于支持向量机的半监督式分类学习方法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-17页
· 课题背景与意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-14页
· 半监督学习主要类别	第11-13页
· 现有方法以及存在的问题	第13-14页
· 论文主要工作及章节安排	第14-17页
第2章半监督学习理论基础	第17-27页
· 半监督学习的两个假设	第17-18页
· 半监督机器学习的聚类假设	第17页
· 半监督机器学习的流形假设	第17-18页
· 支持向量机	第18-26页
· 支持向量机的基本理论	第19-20页
· 线性可分情况	第20-22页
· 线性不可分情况	第22-23页
· 对非线性分类情况引入核函数	第23-25页
· Mercer 条件	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章半监督学习分类方法分析	第27-37页
· 半监督支持向量机	第27-28页
· 优化方式分类	第28-29页
· 直推式支持向量机	第29-30页
· 直推式支持向量机的成对交换解法	第30-32页
· 凹-凸优化过程（Concave Convex Procedure，CCCP）	第32-33页
· 渐进直推式支持向量机（PTSVM）	第33-35页
· 基于标签传递的分类方法	第35页
· 本章小结	第35-37页
第4章改进的半监督支持向量机学习分类方法	第37-49页
· 数据的几何结构	第37-38页
· 基于相似度标签传递的半监督支持向量机	第38-43页
· 相似度构图	第39页
· 目标优化方程	第39-40页
· 标签传递方式	第40-42页
· 主要实现步骤	第42页
· 程序设计部分	第42-43页
· 基于测地线标签传递的半监督支持向量机	第43-48页
· ISOMAP 方法构图	第44-46页
· K-邻近值	第46页
· 最短路径寻找算法	第46-47页
· 标签传递方式和主要实现步骤	第47-48页
· 本章小结	第48-49页
第5章实验结果分析	第49-57页
· 不平衡样本分析实验	第49-53页
· 样本中正负样本比例平衡情况	第49-50页
· 样本中正负样本比例不平衡情况	第50-53页
· 聚类数据分析实验	第53-55页
· 流形数据分析实验	第55-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第63-65页
致谢	第65 页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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