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半监督分类方法研究
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半监督分类方法研究
论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-12页
　　1.1 研究背景及意义第7-8页
　　1.2 国内外研究现状第8-10页
　　1.3 本文主要研究内容第10页
　　1.4 本文的组织结构第10-12页
第二章 相关理论介绍第12-19页
　　2.1 统计学习理论第12页
　　2.2 支持向量机第12-16页
　　　　2.2.1 线性可分第13-14页
　　　　2.2.2 线性不可分第14-15页
　　　　2.2.3 核函数第15-16页
　　　　2.2.4 支持向量机的正则化形式第16页
　　2.3 基于不同假设的半监督分类方法第16-18页
　　　　2.3.1 基于聚类假设的半监督分类方法第17页
　　　　2.3.2 基于流形假设的半监督分类方法第17-18页
　　2.4 本章小结第18-19页
第三章 流形与成对约束联合正则化半监督分类方法第19-31页
　　3.1 引言第19-20页
　　3.2 相关工作第20-22页
　　　　3.2.1 流形正则化框架第20-21页
　　　　3.2.2 对成对约束监督信息的利用第21-22页
　　3.3 流形与成对约束联合正则化半监督分类方法第22-25页
　　3.4 实验结果与分析第25-30页
　　　　3.4.1 实验设置及运行环境第25-26页
　　　　3.4.2 真实数据实验及结果分析第26-30页
　　3.5 本章小结第30-31页
第四章 基于类隶属度和平方熵的半监督分类方法第31-44页
　　4.1 引言第31-32页
　　4.2 相关工作第32-34页
　　　　4.2.1 基于类隶属度的半监督分类算法第32-33页
　　　　4.2.2 极大熵推理第33-34页
　　4.3 基于类隶属度和平方熵的半监督分类方法第34-36页
　　　　4.3.1 基于类隶属度和平方熵的半监督分类方法模型第34页
　　　　4.3.2 问题求解第34-36页
　　　　4.3.3 算法描述第36页
　　4.4 实验与分析第36-42页
　　　　4.4.1 实验设置及运行环境第36-37页
　　　　4.4.2 模拟数据集实验第37-39页
　　　　4.4.3 真实数据集实验第39-42页
　　4.5 本章小结第42-44页
主要结论与展望第44-46页
主要结论第44页
展望第44-46页
致谢第46-47页
参考文献第47-50页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。
 
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