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基于positive和unlabeled样本的半监督分类研究

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基于positive和unlabeled样本的半监督分类研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-10页
1 绪论第10-15页
  · 选题背景第10-13页
  · 研究意义第13页
  · 论文的主要工作第13-14页
  · 论文的结构组织第14-15页
2 文本分类的相关技术第15-26页
  · 数据模型第16-17页
  · 特征选择第17-18页
  · 传统的文本分类方法第18-22页
    · ROCCHIO ALGORITHM 算法第18-19页
    · NAIVE BAYESIAN 算法第19-21页
    · SUPPORT VECTOR MACHINES 算法第21-22页
  · 半监督学习理论第22-23页
  · 基于 POSITIVE 和 UNLABELED 样本的分类研究第23页
  · 文本分类评价法则第23-25页
  · 本章小结第25-26页
3 关于 UNLABELED 文本的类型标注第26-41页
  · 问题描述第26页
  · 理论基础第26-27页
  · 类别标注法则第27-35页
    · 基于K-MEANS 的 UNLABELED 数据样本聚类第27-28页
    · 贝叶斯概率模型第28-30页
    · EM 迭代算法估计未带标签缺值第30-31页
    · 算法的进一步改进第31-34页
      · 聚类结果的分析改进第32页
      · 分类结果的分析改进第32-34页
    · 基于POSITIVE 和 UNLABELED 样本的数据分布问题第34-35页
  · 实验的设计与结果分析第35-40页
    · 评价标准第35-36页
    · 数据集第36-37页
    · 实验结果及分析第37-40页
      · NB-C 分类的性能第37-38页
      · 基于 K-means 的 NB-EM 系统第38-39页
      · 改进的 NB-EM 系统第39-40页
  · 本章小结第40-41页
4 半监督机器学习识别 UNLABELED 未知类别第41-53页
  · 问题描述第41页
  · 基于信息熵理论生成未知类别训练文档第41-44页
  · 构建识别UNLABELED 未知类别文档的分类器第44-45页
  · 实验结果与分析第45-46页
    · 数据集第45页
    · 实验结果与分析第45-46页
  · 基于信息熵理论主动学习第46-48页
    · 主动学习策略第46-47页
    · 信息熵的半监督分类系统第47-48页
  · 实验设计与结果分析第48-51页
    · 数据集第48-49页
    · 实验结果第49-51页
  · 本章小结第51-53页
5 基于机器学习的情感分类第53-60页
  · 问题描述第53-54页
  · 基于最大熵理论的情感词标记第54-56页
  · 基于情感词标引的 SVM 分类第56页
  · 实验结果与分析第56-59页
  · 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
  · 本文工作总结第60-61页
  · 未来工作展望第61-62页
参考文献第62-69页
攻读硕士学位期间已发表论文及参加科研项目第69-71页
致谢第71-72 页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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