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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
本篇论文共
49
页,
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