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支持向量机理论在文本分类中的应用研究

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支持向量机理论在文本分类中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-8 页
ABSTRACT第8-9 页
第1章 绪论第9-16 页
  · 课题的研究背景和意义第9-10 页
  · 文本分类问题的一般性描述第10-11 页
  · 国内外研究现状第11-13 页
  · 文本分类的研究重点第13-14 页
  · 本文的研究内容及组织第14-15 页
  · 本章小结第15-16 页
第2章 数据挖掘概述第16-25 页
  · 什么是数据挖掘第16-17 页
  · 数据挖掘的技术第17-21 页
    · 数据挖掘常用方法第18-20 页
    · 数据挖掘的功能第20-21 页
  · 数据挖掘的应用第21-22 页
  · 数据挖掘所面临的挑战第22-23 页
  · 数据挖掘中的文本挖掘第23-24 页
  · 本章小结第24-25 页
第3章 文本分类技术第25-44 页
  · 文本分类任务的特点第25-26 页
  · 文本的表示第26-27 页
  · 文档特征选择方法第27-31 页
    · 文档频率(Document Frequency)第27-28 页
    · 信息增量(Information Gain)第28 页
    · 互信息(Mutual Information)第28-29 页
    · χ~2统计量(CHI)第29-30 页
    · 交叉熵(Cross Entropy)第30 页
    · 证据权值(Weight of Evidence)第30 页
    · Fisher判别式第30-31 页
  · 分类方法第31-40 页
    · 基于统计的方法第31-36 页
    · 基于连接的方法第36-38 页
    · 基于规则的方法第38-40 页
  · 分类性能评估第40-43 页
  · 本章小结第43-44 页
第4章 支持向量机第44-54 页
  · 支持向量机的发展史第44-45 页
  · 支持向量机基本理论第45-49 页
    · 线性可分第45-48 页
    · 线性不可分第48-49 页
  · 支持向量机的研究第49-51 页
    · SVM训练算法第49-51 页
    · 增量学习方法第51 页
    · 几何学习算法第51 页
  · 多类别支持向量机分类第51-52 页
  · 需要解决的问题和进一步的研究方向第52-53 页
  · 本章小结第53-54 页
第五章 支持向量机在文本分类中的应用第54-59 页
  · 在文本分类中引入支持向量机第54-55 页
  · 支持向量机在文本分类中的应用第55-57 页
    · 支持向量机与增量学习第55 页
    · 对偶问题的KKT条件第55-56 页
    · 文本增量分析第56 页
    · 增量学习算法第56-57 页
  · 实验及分析第57-58 页
  · 本章小结第58-59 页
结论第59-60 页
参考文献第60-65 页
致谢第65-66 页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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