支持向量机核函数及关键参数选择研究

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支持向量机核函数及关键参数选择研究

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支持向量机核函数及关键参数选择研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 课题背景	第9-10页
1.2 研究的目的和意义	第10-11页
1.3 国内外研究现状	第11-13页
1.4 本文综述	第13-15页
第2章支持向量机理论	第15-22页
2.1 支持向量机理论介绍	第15-18页
2.1.1 线性可分样本	第15-16页
2.1.2 线性不可分样本	第16-17页
2.1.3 非线性样本	第17-18页
2.2 SVM分类的理论背景	第18-21页
2.2.1 统计学习理论简介	第18-19页
2.2.2 分类问题与经验风险最小化原则	第19页
2.2.3 VC维	第19-20页
2.2.4 结构风险最小化原则	第20页
2.2.5 SRM原则在支持向量机中的体现	第20-21页
2.3 本章小结	第21-22页
第3章核函数理论和性质研究	第22-30页
3.1 核函数理论	第22-24页
3.1.1 核函数简介	第22-23页
3.1.2 Mercer定理	第23-24页
3.2 常用核函数性质	第24-29页
3.2.1 RBF核函数	第24-26页
3.2.2 多项式核函数	第26-27页
3.2.3 Sigmoid核函数	第27-29页
3.3 本章小结	第29-30页
第4章期望平方距离比ESDR	第30-37页
4.1 引言	第30页
4.2 ESDR的定义	第30-31页
4.3 与其他度量的对比	第31-33页
4.4 ESDR的精确解析形式	第33-36页
4.5 本章小结	第36-37页
第5章数值仿真实验	第37-48页
5.1 引言	第37页
5.2 实际数值集分类实验	第37-44页
5.2.1 数据集介绍	第37-38页
5.2.2 SVM分类实验	第38-44页
5.3 高斯数据集分类实验	第44-45页
5.4 一些思考与讨论	第45-47页
5.5 本章小结	第47-48页
结论	第48-50页
参考文献	第50-56页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第56-58页
致谢	第58-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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