基于集成学习的半监督分类学习研究

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基于集成学习的半监督分类学习研究

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基于集成学习的半监督分类学习研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景及其意义	第10-11页
1.2 研究现状及存在的问题	第11-13页
1.3 本文的主要工作	第13-14页
1.4 本文的组织结构	第14-15页
第二章相关理论介绍	第15-36页
2.1 无标签样本	第15页
2.2 半监督学习	第15-16页
2.3 半监督学习的假设	第16页
2.4 半监督学习算法介绍	第16-28页
2.4.1 半监督学习样本空间的表示	第17页
2.4.2 生成式模型算法	第17-19页
2.4.3 基于分歧模型算法	第19-21页
2.4.4 基于图的半监督学习算法	第21-24页
2.4.5 低密度分割算法	第24-28页
2.5 集成学习算法	第28-34页
2.5.1 AdaBoost算法	第29-30页
2.5.2 Bagging算法	第30-32页
2.5.3 Random Forest	第32-34页
2.6 交叉验证	第34-35页
2.6.1 简单交叉验证	第34页
2.6.2 N折交叉验证	第34-35页
2.6.3 留一交叉验证	第35页
2.7 本章小结	第35-36页
第三章集成半监督学习	第36-44页
3.1 算法概述	第36-37页
3.2 无标签样本改善学习器的可行性	第37-38页
3.3 集成学习的可行性	第38-39页
3.4 样本空间表示及目标函数	第39-41页
3.5 算法流程	第41-43页
3.6 本章小结	第43-44页
第四章算法的实验验证	第44-52页
4.1 UCI数据库介绍	第44-45页
4.2 实验	第45-51页
4.2.1 算法性能的比较	第46-49页
4.2.2 有标签样本的占比在算法中的体现	第49-51页
4.3 本章小结	第51-52页
结论	第52-54页
参考文献	第54-60页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第60-61页
致谢	第61-62页
附件	第62页

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