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
本篇论文共
67
页,
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。
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