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基于支持向量机的数据挖掘
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基于支持向量机的数据挖掘
论文目录
 
第一章 引言第1-11 页
　　· 问题的背景第7 页
　　· 数据挖掘的理论与技术基础第7-8 页
　　· 数据挖掘的研究内容第8-9 页
　　· 笔者所做的工作第9-11 页
第二章 数据挖掘理论与技术第11-21 页
　　· 数据挖掘分类第11-13 页
　　　　· 数据挖掘的功能模型第11-12 页
　　　　· 数据挖掘的对象第12-13 页
　　· 数据挖掘处理过程模型第13-16 页
　　· 数据挖掘技术第16-19 页
　　　　· 关联规则第16-17 页
　　　　· 聚类第17 页
　　　　· 决策树分类第17-18 页
　　　　· 神经网络第18-19 页
　　· 数据挖掘与相关学科的区别与联系第19-21 页
第三章 统计学习理论与支持向量机第21-35 页
　　· 机器学习的基本问题第21-23 页
　　　　· 机器学习问题的表示第21-22 页
　　　　· 经验风险最小化第22-23 页
　　　　· 复杂性与推广能力第23 页
　　· 统计学习理论第23-26 页
　　　　· 学习一致性的条件第24 页
　　　　· 推广性的界与VC维第24-26 页
　　　　· 结构风险最小化第26 页
　　· 支持向量机第26-34 页
　　　　· 广义最优分类面第26-28 页
　　　　· 支持向量机的数学推导第28-29 页
　　　　· 非线性支持向量机与核函数第29-30 页
　　　　· 支持向量机的快速求解第30-32 页
　　　　· 用于回归问题的支持向量机第32-33 页
　　　　· 支持向量机的应用第33-34 页
　　· 基于支持向量机的数据挖掘第34-35 页
第四章 多分类支持向量机第35-44 页
　　· 利用二值分类器解决多分类问题第35-39 页
　　　　· “一对多”型多分类支持向量机第35-36 页
　　　　· “一对一”型多分类支持向量机第36-37 页
　　　　· 基于有向无环图的多分类支持向量机第37-38 页
　　　　· 基于决策树的多分类支持向量机第38-39 页
　　· 利用全部数据训练多分类支持向量机第39 页
　　· 基于几何距离的多分类支持向量机第39-44 页
　　　　· 二值分类的几种情形分析第39-40 页
　　　　· 基于几何距离的多分类支持向量机第40-41 页
　　　　· 数值实验第41-44 页
第五章 后验概率支持向量机第44-49 页
　　· 二值支持向量机的后验概率第44-46 页
　　· 多分类支持向量机的后验概率第46-47 页
　　· 基于后验概率的“一对多”方法第47-48 页
　　· 数值实验第48-49 页
第六章 结论与展望第49-51 页
参考文献第51-55 页
发表论文和科研情况说明第55-56 页
致 谢第56 页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。
 
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