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
本篇论文共
74
页,
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