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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
本篇论文共
30
页,
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