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支持向量机增量算法

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支持向量机增量算法
论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-4页
目录第4-5页
引言第5-8页
第一章 支持向量机,增量算法和组合算法第8-18页
  第一节 支持向量机第8-15页
    一、最大边缘超平面第8-10页
    二、支持向量机第10-15页
  第二节 增量学习算法与增量数据类型第15-16页
    一、增量学习算法第15-16页
    二、增量数据类型第16页
  第三节 支持向量机组合方法简介第16-18页
    一、投票组合方法第16-18页
第二章 支持向量机组合增量学习算法第18-24页
  第一节 多类分类器知识第18-20页
  第二节 SVM增量学习算法第20-21页
    1) SVM在线增量学习算法第20-21页
    2) SVM批增量学习算法第21页
  第三节 实验分析第21-23页
  第四节 小结第23-24页
总结与展望第24-25页
参考文献第25-28页
致谢第28-29页
攻读学位期间发表的学术论文目录第29-30页

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