基于支持向量机的集成学习算法研究



基于支持向量机的集成学习算法研究

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基于支持向量机的集成学习算法研究

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-9 页
第一章绪论	第9-12 页
· 研究背景和意义	第9-10 页
· 研究现状	第10-11 页
· 本文的研究内容和组织	第11-12 页
第二章支持向量机理论	第12-21 页
· 机器学习	第12-13 页
· 机器学习的表示方法	第12 页
· 经验风险最小化原则	第12-13 页
· 机器学习的泛化能力	第13 页
· 统计学习理论	第13-16 页
· VC维理论	第14 页
· 泛化误差的边界	第14-15 页
· 结构风险最小化原则	第15-16 页
· 支持向量机	第16-20 页
· 线性支持向量机	第16-18 页
· 非线性支持向量机	第18-19 页
· 核函数	第19-20 页
· 本章小结	第20-21 页
第三章集成学习	第21-30 页
· 集成学习的理论基础	第21-24 页
· 集成学习概述	第21-22 页
· 基分类器的构造方法	第22-23 页
· 基分类器的组合方法	第23-24 页
· 偏和方差理论	第24 页
· 集成学习的经典算法	第24-29 页
· Bagging算法	第24-26 页
· Boosting算法	第26-29 页
· 集成学习的不足和发展方向	第29 页
· 本章小结	第29-30 页
第四章基于特征选择的低偏差支持向量机集成	第30-43 页
· 支持向量机集成	第30-31 页
· 集成学习中的特征选择	第31-35 页
· Relief系列过滤式特征选择算法	第32-35 页
· 基于预报风险的嵌入式特征选择算法	第35 页
· 支持向量机中的模型参数	第35-37 页
· 基于支持向量机的二重扰动集成学习算法	第37-40 页
· 基于Relief特征选择和低偏差的支持向量机集成学习算法	第37-39 页
· 基于预报风险的特征选择的低偏差支持向量机集成学习算法	第39-40 页
· 实验结果与分析	第40-42 页
· 实验数据集	第40-41 页
· 模型参数选取和试验结果	第41-42 页
· 试验结果分析	第42 页
· 本章小结	第42-43 页
第五章支持向量机的选择性集成	第43-49 页
· 支持向量机的选择性集成算法	第43-47 页
· 选择性集成学习框架	第43-44 页
· 分类器的组合策略	第44-45 页
· 选择性集成	第45-46 页
· 支持向量机的选择性集成算法	第46-47 页
· 试验结果与分析	第47-48 页
· 本章小结	第48-49 页
结论	第49-50 页
参考文献	第50-54 页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第54-55 页
致谢	第55-56 页
附件	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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