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基于样本几何估计值的支持向量机研究

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基于样本几何估计值的支持向量机研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-13 页
第1章 绪论第13-18 页
  · 本文的研究背景第13-14 页
    · 数据挖掘的介绍第13-14 页
    · 数据准备第14 页
    · 数据挖掘第14 页
    · 结果分析第14 页
    · 知识的同化第14 页
  · 数据挖掘的应用第14-15 页
  · 分类算法第15 页
  · 本文的主要研究目的及意义第15-16 页
  · 本文的主要内容结构第16-18 页
第2章 支持向量机介绍第18-25 页
  · 支持向量机理论背景第18-19 页
  · 支持向量机第19-22 页
  · 支持向量机回归介绍第22-25 页
    · ε非敏感损失函数第22-23 页
    · 二次损失函数第23 页
    · Huber 损失函数第23-25 页
第3章 无约束问题算法第25-32 页
  · 相关无约束问题的概念第25-28 页
    · 相关收敛性概念第25 页
    · 无约束问题的下降算法的一般步骤第25-26 页
    · 步长θ_k 的确定第26-28 页
  · 无约束问题算法第28-32 页
    · 最速下降法第28 页
    · Newton 法及其修正法第28-29 页
    · 拟Newton 法——BFGS 法第29-30 页
    · 求解二次函数极小值问题——共轭梯度法第30-31 页
    · 非线性共轭梯度法第31-32 页
第4章 支持向量机算法研究与分析第32-45 页
  · 支持向量机的研究现状第32 页
  · 各支持向量机算法的介绍及分析第32-44 页
    · 块算法第32-33 页
    · 固定工作样本集法第33 页
    · 序列优化算法第33-35 页
    · LSVM 算法第35-37 页
    · 最小二乘支持向量机算法第37-38 页
    · RSVM 算法第38-40 页
    · YiqingZhang 罚函数方法第40-42 页
    · FVS 方法第42-44 页
  · 支持向量机的多类分类问题第44-45 页
    · 一对多第44 页
    · 一对一第44 页
    · 其他多类分类方法第44-45 页
第5章 基于样本几何估计值的支持向量机第45-58 页
  · 引言第45 页
  · 基于样本点几何性质的研究第45-49 页
    · KNN 方法第45-46 页
    · 马氏距离方法第46-47 页
    · k-means 算法第47 页
    · KiYoungLee 等人的方法第47-49 页
  · 基于样本几何估计值的支持向量机第49-53 页
    · 首先考虑线性可分的情形第50-51 页
    · 在数据样本非线性可分的情形第51-53 页
  · 乘子法来求解支持向量机问题第53-54 页
  · 算法第54-55 页
  · 实验及分析第55-56 页
  · 总结第56-58 页
第6章 基于辅助分类策略的支持向量机第58-67 页
  · 引言第58 页
  · 基于辅助分类策略的支持向量机第58-63 页
    · 首先考虑基本问题的情形第60-61 页
    · 其次考虑支持向量机在非线性情况下的问题第61-63 页
  · 辅助分类策略第63 页
  · 用乘子法求解第63 页
  · 算法第63-64 页
  · 实验及分析第64-65 页
  · 总结第65-67 页
结论第67-69 页
参考文献第69-73 页
致谢第73-74 页
附录A 攻读硕士期间所发表的学术论文目录第74 页

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