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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,点击这进入下载页面
 
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