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基于流形的半监督分类方法研究
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基于流形的半监督分类方法研究
论文目录
致谢
第1-5 页
摘要
第5-7 页
Abstract
第7-10 页
目次
第10-12 页
1 绪论
第12-18 页
· 基本概念
第12-13 页
· 本文研究背景
第13-15 页
· 本文主要成果
第15-18 页
2 流形学习与核方法简介
第18-31 页
· 流形学习
第18-26 页
· 核方法
第26-31 页
3 基于概率的局部线性嵌入方法(PLLE)
第31-48 页
· 引言
第31-32 页
· 逻辑回归(LD)分类方法
第32-34 页
· 有监督的局部线性嵌入(SLLE)算法
第34-36 页
· PLLE:基于概率的局部线性嵌入
第36-40 页
· 基于概率的拉普拉斯算法(PLE)
第40-41 页
· 数值试验
第41-48 页
4 点对约束传播(PCP)方法及其分析与应用
第48-64 页
· 引言
第48-49 页
· 基本聚类方法及度量
第49-53 页
· 点对约束传播算法(PCP)
第53-60 页
· 基于点对约束的概率拉普拉斯算法(PCP-PLE)
第60-64 页
5 基于点对约束传播(PCP)的模型及其主动学习
第64-83 页
· 引言
第64-65 页
· PCP的概率模型
第65-69 页
· 基于PCP的无监督聚类算法
第69-72 页
· 约束集合的改进
第72-75 页
· PCP-类方法的迭代改善
第75-83 页
6 本文总结与展望
第83-85 页
参考文献
第85-92 页
攻读博士学位期间主要研究成果
第92 页
本篇论文共
92
页,
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。
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