代价敏感的支持向量机监督学习研究

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代价敏感的支持向量机监督学习研究

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代价敏感的支持向量机监督学习研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第7-12页
· 引言	第7-8页
· 代价敏感学习	第8-10页
· 代价类型	第8-9页
· 形式表述	第9-10页
· 研究现状	第10-11页
· 本文的主要工作	第11-12页
第二章统计学习理论与代价敏感的支持向量机	第12-27页
· 统计学习理论	第12-16页
· 机器学习的基本表示	第12-13页
· 经验风险最小化原则	第13-14页
· VC维	第14-15页
· 结构风险最小化原则	第15-16页
· 支持向量机	第16-21页
· 线性支持向量机	第16-19页
· 非线性支持向量机	第19-21页
· SVM的实现—SMO算法	第21-26页
· 两点解析解	第22-23页
· 活动点的选择与停止条件	第23-24页
· SMO算法实现流程图	第24-26页
· 代价敏感的支持向量机	第26-27页
第三章基于样本类空间重构的代价敏感 SVM算法	第27-37页
· 引言	第27页
· 代价设置	第27-28页
· 五种方法	第28-32页
· 基于过取样的代价敏感 SVM	第28-29页
· 基于 SMOTE的代价敏感 SVM	第29页
· 基于欠取样的代价敏感 SVM	第29-31页
· 硬集成和软集成方法	第31-32页
· 实验测试	第32-37页
· 数据集与试验设置	第32-34页
· 试验结果与分析	第34-37页
第四章嵌入误分类代价的 SVM算法及其参数选择	第37-47页
· 引言	第37-38页
· 嵌入误分类代价的 SVM算法(CSSVM)	第38-41页
· CSSVM算法设计	第38-39页
· 试验结果与分析	第39-41页
· 遗传算法用于 CSSVM的参数选择	第41-47页
· 遗传算法的基本原理与特点	第41-42页
· CSSVM的参数选择过程	第42-44页
· 实验结果与分析	第44-47页
第五章结束语	第47-49页
参考文献	第49-52页
附录	第52-53页
致谢	第53 页

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