基于支持向量机的Web文本分类研究

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基于支持向量机的Web文本分类研究

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基于支持向量机的Web文本分类研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
· 研究意义	第10页
· 研究现状	第10-12页
· 本文所做工作和内容组织	第12-14页
第2章 WEB文本分类及支持向量机	第14-35页
· 常用WEB文本分类技术	第14-17页
· Web文本分类常用算法	第14-16页
· 其它算法	第16-17页
· 支持向量机	第17-28页
· 统计学基础	第17-21页
· 支持向量机理论	第21-28页
· 支持向量机算法	第28-34页
· 主要算法及变形	第28-32页
· 支持向量机的多类分类算法	第32-34页
· 小结	第34-35页
第3章支持向量机在WEB文本分类上的研究	第35-48页
· 支持向量机的增量学习算法	第35-38页
· 算法前提	第35-36页
· 算法思想	第36页
· 算法流程	第36-38页
· 改进的支持向量机增量学习算法	第38-42页
· 传统增量支持向量机学习缺点分析	第38-39页
· 改进的支持向量机增量学习算法思想	第39-40页
· 改进的支持向量机增量学习算法流程	第40-42页
· DDAG-SVMS多分类支持向量机算法	第42-44页
· 算法思想	第42页
· 算法流程	第42-44页
· 改进的DDAG-SVMS多分类支持向量机算法	第44-46页
· DDAG-SVMS算法不足分析	第44页
· 改进的DDAG-SVMS算法思想	第44-45页
· 改进的DDAG-SVMS算法步骤	第45-46页
· 小结	第46-48页
第4章 WEB文本分类实验	第48-59页
· 实验思路	第48-49页
· 实验过程	第49-54页
· 实验训练样本收集及前期内容信息提取工作	第49-52页
· 文本分词	第52-53页
· 特征降维及文本表示	第53-54页
· 支持向量机训练	第54页
· 实验结果分析	第54-59页
· 标准SVM算法与增量SVM算法结果对比及分析	第54-55页
· 增量SVM算法与改进增量SVM算法结果对比及分析	第55-57页
· DDAG-SVMS多分类支持向量机算法及其改进结果对比及分析	第57页
· 实验误差总结分析	第57-59页
第5章总结和展望	第59-60页
· 总结	第59页
· 展望	第59-60页
参考文献	第60-62页
硕士期间发表的论文和参与科研项目	第62-63页
致谢	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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