基于实例迁移学习的文本分类研究



基于实例迁移学习的文本分类研究

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基于实例迁移学习的文本分类研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
· 研究背景	第10-11页
· 研究意义	第11-12页
· 研究现状	第12-16页
· 文本分类研究现状	第12-13页
· 迁移学习研究现状	第13-16页
· 研究内容	第16-17页
· 论文组织结构	第17-18页
第2章文本分类的基本理论	第18-28页
· 文本分类概述	第18页
· 文本分类过程	第18-26页
· 文本预处理	第19-20页
· 特征抽取	第20-23页
· 常用文本分类算法	第23-25页
· 文本分类性能评估	第25-26页
· 本章小结	第26-28页
第3章迁移学习基本理论	第28-35页
· 迁移学习的提出	第28页
· 迁移学习基本概念	第28-29页
· 迁移学习的内容	第29-33页
· 迁移学习的分类	第29-31页
· 迁移学习的方法	第31页
· 迁移学习的当前研究进展	第31-33页
· 迁移学习的应用	第33页
· 本章小结	第33-35页
第4章基于实例的迁移学习算法研究	第35-43页
· 算法提出背景	第35页
· 基于 AdaBoost 的归纳式迁移学习算法	第35-39页
· AdaBoost 算法	第35页
· 算法基本思想	第35-36页
· 算法描述	第36-37页
· 算法分析	第37-39页
· 实验分析	第39-42页
· 数据集	第39-40页
· 实验结果分析	第40-42页
· 本章小结	第42-43页
第5章总结与展望	第43-45页
· 总结	第43-44页
· 未来的研究方向	第44-45页
参考文献	第45-49页
作者简介	第49-50页
致谢	第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。

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