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半监督降维和分类算法研究

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半监督降维和分类算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-13页
· 机器学习	第7-8页
· 半监督学习的研究背景及内容	第8-10页
· 国内外对半监督学习研究的进展及现状	第10-11页
· 论文的研究内容及安排	第11-13页
第二章半监督学习理论	第13-27页
· 半监督学习的基础知识	第13-15页
· 半监督学习的有效性	第13-14页
· 半监督学习的两个基本假设	第14-15页
· 几种已有分类算法的半监督学习框架	第15-18页
· 基于SVM 的半监督学习	第15-16页
· 基于核方法的半监督学习	第16-17页
· 基于K 均值的半监督学习	第17-18页
· 四类半监督学习算法	第18-25页
· 基于EM 的半监督学习算法	第19-21页
· 增量半监督学习算法	第21-22页
· 基于图的半监督学习算法	第22-23页
· 直推式支持向量机	第23-25页
· 本章小结	第25-27页
第三章维数约减算法	第27-39页
· 无监督维数约减算法	第27-30页
· 主成份分析PCA	第27-28页
· 局部线性嵌入LLE	第28-30页
· 监督维数约减算法	第30-32页
· 线性判别分析LDA	第30-31页
· 有监督的局部线性嵌入SLLE	第31-32页
· 半监督维数约减算法	第32-35页
· 半监督典型相关分析Semi-CCA	第32-34页
· 半监督维数约减SSDR	第34-35页
· 改进的半监督维数约减算法	第35-38页
· ISSDR 算法介绍	第35-36页
· 实验分析	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
第四章基于集成学习的半监督学习算法	第39-51页
· 集成学习	第39-43页
· 集成学习的理论基础	第39-40页
· 个体生成方法	第40-42页
· 结论生成方法	第42-43页
· 线性邻域传播算法LNP	第43-46页
· LNP 算法描述	第43-45页
· LNP 算法分析	第45-46页
· 集成算法在半监督学习中的应用	第46-50页
· 算法描述	第46-48页
· 实验分析	第48-50页
· 本章小结	第50-51页
结束语	第51-53页
致谢	第53-55页
参考文献	第55-61页
在读期间的研究成果	第61-62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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