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半监督学习分类算法的研究
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半监督学习分类算法的研究
论文目录
摘要
第4-5页
ABSTRACT
第5-9页
第1章 绪论
第9-25页
1.1 研究背景与意义
第9-10页
1.2 机器学习
第10-13页
1.2.1 无监督学习
第11页
1.2.2 有监督学习
第11-12页
1.2.3 半监督学习
第12-13页
1.3 半监督学习算法研究现状
第13-16页
1.3.1 半监督聚类算法
第13-14页
1.3.2 半监督分类算法
第14-16页
1.4 半监督学习算法
第16-23页
1.4.1 基于SVM的半监督学习算法
第16-17页
1.4.2 基于K-均值的半监督学习算法
第17-18页
1.4.3 基于核方法的半监督学习算法
第18-19页
1.4.4 EM半监督学习算法
第19-20页
1.4.5 图的半监督学习算法
第20-22页
1.4.6 增量半监督学习算法
第22-23页
1.5 本文的工作
第23-25页
第2章 基于协同训练的半监督SVM分类算法
第25-40页
2.1 引言
第25-27页
2.2 问题描述
第27页
2.3 半监督支持向量机分类算法
第27-34页
2.3.1 支持向量机原理
第27-30页
2.3.2 基于遗传算法的SVM参数优化
第30-31页
2.3.3 基于协同训练的支持向量机分类算法
第31-34页
2.4 算法验证与应用
第34-39页
2.4.1 UCI数据集
第34-37页
2.4.2 原核蛋白蛹化点位分类
第37-39页
2.5 本章小结
第39-40页
第3章 时间序列的半监督SVM分类算法
第40-58页
3.1 引言
第40-42页
3.2 问题描述
第42-43页
3.3 自训练SVM时间序列分类算法
第43-51页
3.3.1 时间序列预处理
第44-48页
3.3.2 基于聚类分析的自训练分类
第48-51页
3.4 算法验证与应用
第51-56页
3.4.1 UCR数据集
第51-53页
3.4.2 实时细胞分析仪边缘效应检测
第53-56页
3.5 本章小结
第56-58页
第4章 总结与展望
第58-60页
4.1 总结
第58-59页
4.2 展望
第59-60页
附录Ⅰ 实验设计
第60-63页
一、xCELLigence高通量实时细胞分析仪
第60-61页
二、实验流程
第61-63页
参考文献
第63-68页
致谢
第68-69页
攻读硕士学位期间的主要学术成果
第69页
本篇论文共
69
页,
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。
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