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支持向量机以及结合深度学习的分类算法研究
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支持向量机以及结合深度学习的分类算法研究
论文目录
论文摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-11页
缩略词表
第11-12页
第1章 绪论
第12-17页
· 引言
第12-13页
· 支持向量机发展历史与现状
第13-14页
· 支持向量机理论的主要研究内容
第14-15页
· 支持向量机算法综述
第15-16页
· 论文结构安排
第16-17页
第2章 统计学习理论
第17-26页
· 机器学习
第17-20页
· 机器学习概念
第17-18页
· 机器学习发展历史
第18-19页
· 机器学习的基本问题
第19-20页
· 机器学习问题的发展
第20页
· 统计学习理论主要内容
第20-25页
· 统计学习理论简介
第20-21页
· 函数集的VC维
第21-22页
· 学习一致性条件
第22-23页
· 推广性的界
第23-24页
· 结构风险最小化
第24-25页
· 本章小结
第25-26页
第3章 基于支持向量机的改进
第26-41页
· 支持向量机工作原理
第26-28页
· 核函数
第28-29页
· 支持向量机二值分类
第29-32页
· 线性分类
第29-31页
· 非线性分类
第31-32页
· 支持向量机多类分类方法
第32-34页
· 基于类中心样本缩减的改进的支持向量机方法
第34-39页
· 原有支持向量机的缺陷及改进
第35-38页
· 实验结果
第38-39页
· 本章小结
第39-41页
第4章 SOM聚类
第41-52页
· 引言
第41页
· 聚类算法
第41-45页
· 聚类算法概述
第41-43页
· SOM算法
第43-45页
· SOM工作原理
第45页
· SOM的工作过程与改进
第45-47页
· SOM与SVM的结合
第47-50页
· 实验结果
第50-51页
· 结论
第51-52页
第5章 文本情感分类
第52-71页
· 深度学习基础
第52-56页
· 自编码器
第56-60页
· 半监督RAE方法
第60-65页
· SVM与半监督RAE结合的文本情感分类实验
第65-70页
· 本章小结
第70-71页
第6章 总结与展望
第71-72页
参考文献
第72-76页
附录 发表论文和科研情况说明
第76-77页
后记
第77页
本篇论文共
77
页,
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。
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