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部分监督分类问题的研究
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部分监督分类问题的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-18页
　　· 研究背景第10-11页
　　· 研究现状第11-15页
　　· 论文选题动机第15页
　　· 论文组织结构第15-18页
第二章 相关知识介绍第18-46页
　　· 统计学习理论第18-20页
　　· 有监督分类问题及方法第20-28页
　　· 部分监督分类问题及方法第28-41页
　　· 本文实验设置第41-46页
第三章 基于PU学习问题的多等级信任度支持向量机第46-62页
　　· 多等级信任度的支持向量机模型(MLR-SVM)第46-48页
　　· MLR-SVM算法第48-50页
　　· MLR-SVM的算法分析第50-51页
　　· 数值实验第51-61页
　　· 本章小结第61-62页
第四章 基于PU学习问题的偏置最小二乘支持向量机第62-72页
　　· 偏置最小二乘支持向量机模型(BIASED-LSSVM)第62-63页
　　· BIASED-LSSVM算法第63-64页
　　· BIASED-LSSVM算法的优势分析第64-65页
　　· 数值实验第65-70页
　　· 本章小结第70-72页
第五章 基于PU学习问题的偏置中心支持向量机第72-82页
　　· 偏置中心支持向量机模型(BIASED-PSVM)第72-73页
　　· BIASED-PSVM算法第73-74页
　　· BIASED-PSVM算法的优势分析第74页
　　· 数值实验第74-80页
　　· 本章小结第80-82页
第六章 基于部分监督分类问题的图方法第82-92页
　　· 基于图的样本相异性度量第82-83页
　　· 基于部分监督分类问题的图方法第83-85页
　　· 图方法的优势分析第85页
　　· GB-TSPC和NGB-TSPC的算法第85-87页
　　· 数值实验第87-90页
　　· 本章小结第90-92页
第七章 总结与展望第92-94页
　　· 论文的总结第92页
　　· 未来工作的展望第92-94页
参考文献第94-100页
致谢第100-102页
作者简介第102 页

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