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基于支持向量机的文本分类研究

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基于支持向量机的文本分类研究
论文目录
 
目录第1-7页
摘要第7-8页
ABSTRACT第8-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第一章 绪论第12-20页
  · 研究背景第12页
  · 研究意义第12页
  · 研究现状第12-17页
    · 文本分类研究进展总体分析第13页
    · 文本表示、特征提取和降维技术的研究进展第13-14页
    · 文本分类算法分析第14-17页
    · 分类器性能评价第17页
  · 存在的问题第17-18页
  · 研究的内容第18页
  · 论文的组织第18-20页
第二章 支持向量机理论第20-32页
  · 机器学习第20-22页
    · 机器学习的概念第20-21页
    · 机器学习的模型和目标第21页
    · 经验风险最小化第21-22页
  · 统计学习理论第22-26页
    · 学习过程一致性条件第22-24页
    · VC维第24页
    · 推广性的界第24-25页
    · 结构风险最小化第25-26页
  · 支持向量机第26-30页
    · 最大分类间隔第26-27页
    · 线性可分支持向量机第27-29页
    · 非线性支持向量机第29-30页
    · 不可分情况的处理第30页
  · 本章小结第30-32页
第三章 文本表示及特征选择第32-41页
  · 文本表示第32-35页
    · 向量空间模型第32-33页
    · 文本预处理第33-34页
    · 表示空间降维第34页
    · 权重计算第34-35页
  · 特征选择第35-38页
    · 基于文档频率DF的特征选择第36页
    · 基于互信息MI的特征选择第36页
    · 基于信息增益IG的特征选择第36-37页
    · 基于CHI统计的特征选择第37页
    · 基于期望交叉熵CE的特征选择第37-38页
  · 特征重构第38-40页
    · 潜在语义分析第38-39页
    · 词汇聚类方法第39-40页
  · 本章小结第40-41页
第四章 分类模型构建第41-46页
  · 核函数第41-42页
    · 核的存在性第41页
    · 核的种类及特性第41-42页
    · 核函数的选择第42页
  · 支持向量机模型的建立第42-45页
    · 惩罚系数C第42-43页
    · 训练算法第43-45页
    · 支持向量机学习算法第45页
    · 支持向量机多分类器算法第45页
  · 本章小结第45-46页
第五章 基于LS-SVM和LSA的网页分类研究第46-56页
  · 引言第46页
  · 相关工作第46-49页
    · 网页特征的表述第46-47页
    · 最小二乘支持向量机第47-48页
    · 潜在语义分析第48-49页
  · 网页分类器的构造第49-51页
    · 网页噪音消除第49页
    · 文本预处理第49页
    · 特征提取第49页
    · 权重计算第49-50页
    · 利用LSA降维第50页
    · 分类器训练第50-51页
  · 实验第51-55页
    · 实验环境第51页
    · 数据集第51页
    · 实验设计第51页
    · 实验评价第51-55页
  · 本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-57页
  · 结论第56页
  · 未来的展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
附录 已发表论文情况第62页

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