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基于狄利克雷混合过程半监督分类模型研究

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基于狄利克雷混合过程半监督分类模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  · 课题背景第10-12页
  · 国内外研究现状第12-13页
  · 优势和贡献第13-14页
  · 段落结构和安排第14-16页
第2章 相关工作第16-31页
  · 半监督学习第16-17页
  · 贝叶斯网络第17-18页
  · 多元 Logistic 模型第18-20页
  · 狄利克雷过程模型第20-29页
  · 采样算法第29-31页
第3章 SDPMC 算法框架第31-42页
  · 问题描述和定义第31-32页
  · 算法简单实例讲解第32-33页
  · 纯有监督的 SDPMC 概率图模型及产生过程第33-35页
  · 纯有监督的 SDPMC 后验推导分析第35-37页
  · 半监督统一模型第37-40页
  · 模型的 Gibbs 采样推导过程第40-42页
第4章 SDPMC 框架应用实例第42-57页
  · 实例化模型完整的产生过程以及图模型表达第42-46页
  · 算法框架流程第46-48页
  · 模型后验推导及参数学习分析第48-52页
  · 半监督策略的选取第52-54页
  · 模型分类预测第54-57页
第5章 实验分析第57-70页
  · 实验设置第57-58页
  · 人工数据实验分析第58-61页
  · 真实数据精度实验分析第61-67页
  · 真实数据不同训练样本比例对比实验第67-70页
第6章 总结与展望第70-72页
  · 研究成果第70-71页
  · 下一步工作展望第71-72页
参考文献第72-75页
致谢第75 页

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