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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
本篇论文共
53
页,
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。
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