基于集成算法的半监督学习研究



基于集成算法的半监督学习研究

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基于集成算法的半监督学习研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章引言	第7-13页
· 研究背景和意义	第7-8页
· 国内外研究现状	第8-11页
· 半监督学习研究现状	第8-9页
· 集成学习研究现状	第9-11页
· 论文研究内容和章节安排	第11-13页
第二章机器学习概述	第13-24页
· 机器学习基础	第13-14页
· 机器学习定义及研究意义	第13页
· 机器学习结构及方法	第13-14页
· 半监督学习基础	第14-19页
· 半监督学习基本思想	第15-17页
· 半监督学习模型假设	第17页
· 半监督学习分类方式	第17-19页
· 集成学习基础	第19-23页
· 集成学习基本思想	第19-20页
· 集成学习理论基础	第20页
· 集成学习分类方式	第20-23页
· 本章小结	第23-24页
第三章常用的机器学习算法	第24-42页
· 常用的基分类器算法	第24-27页
· Naive Bayes	第24-26页
· Decision Tree	第26页
· k-Nearest Neighbor	第26-27页
· Support Vector Machine	第27页
· 常用半监督学习算法	第27-38页
· Self-Training	第27-29页
· Co-Training	第29-30页
· Tri-Training	第30-33页
· Graph-Based Semi-Supervised Learning	第33-36页
· Semi-Supervised Support Vector Machines	第36-38页
· 常用集成学习算法	第38-41页
· Bagging	第38页
· Boosting	第38-40页
· Vote	第40页
· Stacked Generalizaion	第40-41页
· 本章小结	第41-42页
第四章算法性能评估与分析	第42-55页
· 基分类器的选取	第42-44页
· 问题分析	第42页
· 实验设置与结果分析	第42-44页
· 半监督学习性能比较	第44-53页
· 问题分析	第45页
· 训练数据的扩展	第45-46页
· 实验设置及结果分析	第46-53页
· 集成学习性能比较	第53页
· 问题分析	第53页
· 实验设置与结果分析	第53页
· 本章小结	第53-55页
第五章基于集成算法的半监督学习研究	第55-66页
· 基于集成算法的半监督学习	第55-60页
· 基本思想	第55-56页
· 研究现状	第56-58页
· 研究方向	第58-60页
· ENSSL算法及动作识别中的应用	第60-64页
· ENSSL算法	第60-62页
· 动作识别问题	第62页
· 实验设置及结果分析	第62-64页
· 本章小结	第64-66页
第六章总结与展望	第66-68页
· 总结	第66页
· 问题与展望	第66-68页
致谢	第68-69页
参考文献	第69-78页
作者简介	第78-79页

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