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小标注样本的葡萄酒质量评估模型——主动学习多分类SVM算法的应用
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小标注样本的葡萄酒质量评估模型——主动学习多分类SVM算法的应用
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-12页
　　　　1.1 研究背景与意义第8页
　　　　1.2 国内外研究现状第8-10页
　　　　1.3 本文的主要工作第10页
　　　　1.4 本文的结构安排第10-12页
第2章 相关算法理论与技术基础第12-23页
　　　　2.1 常用的数据挖掘算法第12-18页
　　　　　　　　2.1.1 决策树算法第12-13页
　　　　　　　　2.1.2 AdaBoost算法第13-15页
　　　　　　　　2.1.3 Logistic回归第15-18页
　　　　2.2 主动学习的多分类SVM算法第18-23页
　　　　　　　　2.2.1 主动学习算法第18-19页
　　　　　　　　2.2.2 支持向量机(SVM)第19-20页
　　　　　　　　2.2.3 新型主动学习多分类SVM算法第20-21页
　　　　　　　　2.2.4 传统主动学习多分类SVM算法第21-23页
第3章 评价指标与数据介绍第23-27页
　　　　3.1 模型的评价指标第23-25页
　　　　3.2 数据介绍第25-26页
　　　　　　　　3.2.1 数据来源第25-26页
　　　　　　　　3.2.2 数据特征的描述第26页
　　　　3.3 本章小结第26-27页
第4章 基于主动学习的SVM质量评估模型第27-33页
　　　　4.1 新型主动学习多分类SVM算法第27-29页
　　　　　　　　4.1.1 算法实现第27-28页
　　　　　　　　4.1.2 建模结果第28-29页
　　　　4.2 传统主动学习多分类SVM算法第29-32页
　　　　　　　　4.2.1 算法实现第29-30页
　　　　　　　　4.2.2 建模结果(横向比较)第30-32页
　　　　4.3 本章小结第32-33页
第5章 基于机器学习分类算法的质量评估模型第33-38页
　　　　5.1 基于Logistic回归建模第33-34页
　　　　　　　　5.1.1 Logistic回归算法实现第33页
　　　　　　　　5.1.2 建模结果第33-34页
　　　　5.2 基于AdaBoost建模第34-36页
　　　　　　　　5.2.1 AdaBoost算法实现第34-35页
　　　　　　　　5.2.2 建模结果第35-36页
　　　　5.3 模型比较(纵向比较)第36-37页
　　　　5.4 本章小结第37-38页
第6章 新型算法在红葡萄酒数据集上的验证试验第38-44页
　　　　6.1 数据集的介绍与模型建立第38-43页
　　　　　　　　6.1.1 数据集介绍第38-39页
　　　　　　　　6.1.2 建模结果第39-43页
　　　　6.2 本章小结第41-44页
第7章 总结与展望第44-46页
　　　　7.1 本文总结第44-45页
　　　　7.2 前景与展望第45-46页
参考文献第46-50页
附录第50-51页
攻读学位期间取得的研究成果第51-52页
致谢第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。
 
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