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基于核方法的纠错输出编码多类分类算法改进
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基于核方法的纠错输出编码多类分类算法改进
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-11 页
第1章 绪论第11-23 页
　　· 人工智能与机器学习第11-12 页
　　· 人工智能的NP完全难问题?第12-13 页
　　· 分类算法的国内外研究现状第13-19 页
　　　　· 多类分类各种算法简介第13-16 页
　　　　· 分类算法的各种应用第16-19 页
　　· 纠错输出编码及其缺陷第19-20 页
　　· 本文的主要贡献第20-21 页
　　· 问题的数学定义和符号约定第21-22 页
　　　　· 问题的数学描述第21 页
　　　　· 符号和术语的约定第21-22 页
　　· 本文组织第22 页
　　· 本章小结第22-23 页
第2章 机器学习理论和支持向量机第23-39 页
　　· 统计机器学习理论的一些渊源第23-24 页
　　　　· 学习机器的产生第23 页
　　　　· 学习理论基础的创立第23-24 页
　　　　· 神经网络的创立第24 页
　　　　· 统计学习理论第24 页
　　· 学习问题的表述第24-25 页
　　　　· 分类问题第25 页
　　　　· 回归第25 页
　　　　· 密度估计第25 页
　　· 经验风险最小化原则第25-27 页
　　· 统计机器学习的主要理论第27-29 页
　　　　· 推广能力的界第28 页
　　　　· 结构风险最小化原则第28-29 页
　　· 支持向量机第29-35 页
　　　　· 最优分类超平面第29-30 页
　　　　· 支持向量机的原问题及其对偶问题第30-34 页
　　　　· 二次规划的优化策略第34-35 页
　　· 核函数技巧第35-37 页
　　　　· 核学习方法简介第35-36 页
　　　　· 核方法在SVM中的应用第36-37 页
　　· 支持向量机的改进版本第37-38 页
　　　　· Weston等的多类支持向量机第37 页
　　　　· Crammer等的多类支持向量机第37-38 页
　　　　· Guermeur等的多类支持向量机第38 页
　　· 本章小结第38-39 页
第3章 纠错输出编码及其间隔定义第39-46 页
　　· ECOC框架算法第39-40 页
　　· 编码(encoding)过程第40-41 页
　　· 训练(learning)过程第41 页
　　· 解码(decoding)过程第41-42 页
　　· ECOC框架的特点第42 页
　　· ECOC下的间隔定义第42-45 页
　　　　· 区分函数第43-44 页
　　　　· ECOC分类器的间隔第44-45 页
　　· 本章小结第45-46 页
第4章 ECO输出空间的距离函数学习改进第46-51 页
　　· ECOC输出空间距离函数学习第46-49 页
　　　　· 损失函数的原问题定义第46-48 页
　　　　· 对偶问题第48-49 页
　　　　· 核技巧第49 页
　　· 优化策略第49-50 页
　　· 本章小结第50-51 页
第5章 ECOC算法的一致学习改进第51-60 页
　　· ECOC的一致学习第51-53 页
　　　　· 损失函数原问题定义第51-52 页
　　　　· 对偶问题第52-53 页
　　　　· 核技巧第53 页
　　· 优化策略第53-54 页
　　· 与Guermeur的SVM的关系第54-57 页
　　· 与Weston等的SVM的关系第57-58 页
　　· 与Cai和Hofmann等的分层SVM的关系第58-59 页
　　· 本章小结第59-60 页
第6章 改进方法的性能验证第60-78 页
　　· 在UCI标准数据库上的预测性能比较第60-65 页
　　　　· 一致学习的ECOC性能验证第60-64 页
　　　　· 基于输出空间距离函数学习的ECOC性能验证第64-65 页
　　· 改进算法在多智能体系统中的应用第65-71 页
　　　　· RoboCup下的协作对抗中对手建模和识别第66-67 页
　　　　· 数据来源和实验设置第67-68 页
　　　　· 特征定义第68 页
　　　　· 实验参数设置第68-69 页
　　　　· 实验结果第69-71 页
　　· 基于颜色的目标识别第71-77 页
　　　　· 数据来源第72 页
　　　　· 实验设置第72-74 页
　　　　· 算法流程第74 页
　　　　· 实验结果第74-77 页
　　· 本章小结第77-78 页
第7章 总结与展望第78-80 页
　　· 本文算法总结第78-79 页
　　· 未来研究展望第79 页
　　· 本章小结第79-80 页
参考文献第80-86 页
致谢第86-87 页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文第87-88 页
在学期间的研究成果及发表的论文第88-91 页

本篇论文共91页，点击这进入下载页面。
 
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