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基于多类软间隔支持向量机的文本分类问题研究

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基于多类软间隔支持向量机的文本分类问题研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  · 论文研究的背景及意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-13页
    · 文本分类的研究现状第11-12页
    · 支持向量机的研究现状第12-13页
  · 本文研究内容及论文组织结构第13-14页
第2章 文本分类技术第14-24页
  · 文本分类的基本概念第14-16页
  · 文本的预处理第16-18页
  · 向量空间模型第18-19页
  · 特征选取第19页
  · 主要的分类算法第19-21页
  · 分类器的性能评估第21-23页
  · 本章小结第23-24页
第3章 统计学习理论和支持向量机第24-33页
  · 统计学习理论第24-28页
    · 学习过程的一致性第24-25页
    · VC 维第25-26页
    · 推广性的界第26页
    · 结构风险最小化第26-28页
  · 支持向量机第28-32页
    · 广义最优分类面第28-30页
    · 支持向量机模型结构第30页
    · 核函数第30-32页
  · 本章小结第32-33页
第4章 一种新的软间隔支持向量机模型S-SVM第33-45页
  · 软间隔支持向量机C-SVC第33-35页
  · 新的软间隔支持向量机S-SVM第35-36页
  · S-SVM 的核函数和参数选择问题第36-40页
  · S-SVM 模型的多类分类算法第40-44页
  · 本章小结第44-45页
第5章 基于S-SVM 的多类分类系统的设计与实现第45-61页
  · 多类分类系统设计第45-56页
    · 语料库选择第45-49页
    · 文本预处理第49-52页
    · 文本向量化第52-54页
    · 评估标准第54页
    · 系统设计第54-56页
  · 实验结果第56-60页
    · 软间隔C-SVC 的性能评估第56-57页
    · 支持向量比例s-SVM 的性能评估第57-60页
  · 本章小节第60-61页
结论第61-62页
参考文献第62-66页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第66-67页
致谢第67 页

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