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基于半监督技术的集成分类研究

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基于半监督技术的集成分类研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  · 引言第8-9页
  · 国内外集成和半监督技术的研究状况第9-11页
    · 集成分类技术的研究第9-10页
    · 半监督技术的研究第10-11页
  · 研究内容第11页
  · 论文组织结构第11-12页
第二章 集成分类技术第12-22页
  · 集成分类技术介绍第12-13页
  · 集成分类技术的理论基础第13-15页
    · 集成分类技术的起源第13页
    · 集成分类技术的基本概念第13-14页
    · 集成分类技术的构成第14页
    · 集成分类技术的优点第14-15页
  · 集成分类技术的主要算法第15-20页
    · Boosting 算法第15-18页
    · Bagging 算法第18-20页
    · Boosting & Bagging 应用研究第20页
  · 集成分类技术的不足及发展方向第20-21页
  · 本章小结第21-22页
第三章 半监督技术第22-26页
  · 半监督技术第22-24页
  · self-Training 技术第24-25页
  · 本章小结第25-26页
第四章 支持向量机第26-33页
  · 支持向量机介绍第26-27页
  · 支持向量机的理论第27-29页
    · 支持向量机理论背景第27-28页
    · 支持向量机数学模型第28-29页
  · 基于半监督式学习的TSVM 分类器第29-32页
    · TSVM 的简单理论介绍第29-30页
    · TSVM 在半监督技术中理论算法第30-32页
  · 本章小结第32-33页
第五章 集成TSVM第33-36页
  · 集成分类流程第33-34页
  · 集成TSVM 分类器第34-35页
    · 集成分类技术算法第34-35页
    · 集成分类算法第35页
  · 本章小结第35-36页
第六章 实验结果第36-42页
  · 试验A第36页
  · 试验B第36-39页
  · 试验C第39-40页
  · 试验D第40-41页
  · 本章小结第41-42页
第七章 结论与展望第42-43页
  · 结论第42页
  · 展望第42-43页
参考文献第43-48页
致谢第48-49页
作者简介第49 页

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