支持向量机核函数的参数选择方法

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支持向量机核函数的参数选择方法

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支持向量机核函数的参数选择方法

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-7页
1 绪论	第7-10页
· 研究背景	第7-8页
· 研究内容和目的	第8-9页
· 研究内容	第8页
· 研究目的	第8-9页
· 组织结构	第9-10页
2 支持向量机的基本原理	第10-17页
· 机器学习	第10-11页
· 数学表示	第10页
· 经验风险最小化	第10-11页
· 支持向量机	第11-15页
· 线性可分	第11-12页
· 线性不可分	第12-13页
· 支持向量机	第13-15页
· 核函数	第15-16页
· 本章小结	第16-17页
3 Gauss 核函数的基本性质	第17-25页
· 一般核函数的基本性质	第17-19页
· 核函数的研究进展	第19-22页
· 混合核函数	第19-20页
· 超核函数	第20页
· 图核函数	第20-21页
· 插值核函数的构造	第21-22页
· Gauss 核函数的基本性质	第22-24页
· 本章小结	第24-25页
4 聚类—最小距离法	第25-37页
· Gauss 核函数参数选择的方法	第25-26页
· 聚类的基本概念与方法	第26-27页
· 聚类—最小距离法	第27-30页
· 数据集的描述	第28页
· 数学模型	第28-29页
· 算法与分析	第29-30页
· 数据仿真	第30-35页
· 试验数据集	第30页
· 试验结果	第30-31页
· 结果分析	第31-35页
· 修正参数σ	第35页
· 试验总结	第35页
· 本章小结	第35-37页
5 结论与展望	第37-39页
· 研究工作总结	第37页
· 研究工作展望	第37-39页
致谢	第39-40页
参考文献	第40-43页
附录	第43页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第43页

本篇论文共43页，点击这进入下载页面。

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