基于坐标下降法的半监督学习算法及其在文本分类中的应用

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基于坐标下降法的半监督学习算法及其在文本分类中的应用

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基于坐标下降法的半监督学习算法及其在文本分类中的应用

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-10 页
第一章绪论	第10-13 页
· 课题背景及意义	第10 页
· 国内外研究现状	第10-12 页
· 本文主要工作	第12-13 页
第二章文本分类概述	第13-22 页
· 文本分类的一般过程	第13 页
· 文本的预处理	第13-15 页
· 向量空间模型	第15-16 页
· 特征选择	第16-19 页
· 文本频率	第18 页
· 信息增益	第18 页
· 互信息	第18-19 页
· CHI	第19 页
· 相似性度量	第19-21 页
· 余弦相似性	第19 页
· Jaccard相似性	第19-20 页
· 摘要相似性	第20-21 页
· 本章小结	第21-22 页
第三章半监督分类算法	第22-31 页
· 混合模型和EM算法	第22-24 页
· 协同训练策略	第24-25 页
· 基于图的半监督学习	第25-27 页
· 半监督支撑向量机	第27-29 页
· 评估指标	第29-30 页
· 本章小结	第30-31 页
第四章坐标下降法	第31-45 页
· 坐标下降法解SVM	第31-34 页
· 牛顿法	第32-33 页
· CMLS	第33-34 页
· 对偶坐标下降法解SVM	第34-36 页
· 算法改进	第36-39 页
· 随机置换	第36-38 页
· 在线算法	第38-39 页
· 坐标下降法解S~3V M	第39-44 页
· S~3V M简介	第39 页
· 熵正则项	第39-40 页
· 增加熵正则项的S~3V M	第40-44 页
· 本章小结	第44-45 页
第五章实验与结果分析	第45-55 页
· 实验环境与实验数据	第45-46 页
· 实验环境	第45 页
· 实验数据	第45-46 页
· 结果分析	第46-54 页
· S~3V M与SV M的比较	第46-49 页
· 半监督分类算法的比较	第49-50 页
· S~3V M算法的比较	第50 页
· 终止条件	第50-51 页
· 多分类数据集	第51-52 页
· S~3V M推广能力	第52-53 页
· 复杂度分析	第53-54 页
· 本章小结	第54-55 页
结论	第55-57 页
参考文献	第57-62 页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第62-63 页
致谢	第63页

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