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基于向量投影的支持向量机增量学习算法
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基于向量投影的支持向量机增量学习算法
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
第1章 绪论第10-15 页
　　· 选题背景与研究意义第10-11 页
　　· 国内外研究现状第11-13 页
　　· 本文的组织结构第13-15 页
第2章 支持向量机第15-35 页
　　· 机器学习理论第15-20 页
　　　　· 学习问题的表述第15-17 页
　　　　· 经验风险最小化第17-18 页
　　　　· 机器学习的发展历史及现状第18-20 页
　　· 统计学习理论第20-23 页
　　　　· 学习一致性及VC维第20-21 页
　　　　· 结构风险最小化第21-23 页
　　· 支持向量机的标准算法第23-28 页
　　　　· 线性可分情况第23-25 页
　　　　· 线性不可分情况第25-26 页
　　　　· 非线性情况第26-28 页
　　· 支持向量机的改进算法第28-34 页
　　　　· C-SVM算法第28-30 页
　　　　· γ-SVM算法第30-31 页
　　　　· One-ClassSVM算法第31-33 页
　　　　· LS-SVM算法第33-34 页
　　· 本章小结第34-35 页
第3章 支持向量机增量学习算法第35-45 页
　　· 支持向量机增量学习算法第35-38 页
　　　　· 支持向量机增量学习算法的提出第35-37 页
　　　　· 支持向量机增量学习算法的研究现状第37-38 页
　　· 简单支持向量机增量学习算法第38-39 页
　　· 改进的支持向量机增量学习算法第39-44 页
　　　　· KKT条件第39-43 页
　　　　· 算法描述第43-44 页
　　· 本章小结第44-45 页
第4章 基于向量投影的支持向量机增量学习算法第45-56 页
　　· 支持向量预选取第45-47 页
　　· 基于向量投影的支持向量预选取第47-53 页
　　　　· 线性可分情况下向量投影方法第47-51 页
　　　　· 非线性可分情况下向量投影方法第51-53 页
　　· 基于向量投影的支持向量机增量学习算法第53-55 页
　　　　· 算法思想第53-54 页
　　　　· 算法描述第54-55 页
　　· 本章小结第55-56 页
第5章 实验结果及其分析第56-63 页
　　· 实验设计第56-57 页
　　　　· 实验数据第56-57 页
　　　　· 实验环境第57 页
　　· 实验结果与分析第57-62 页
　　　　· 改进的SVM增量算法性能第57-59 页
　　　　· 基于向量投影的SVM增量算法性能第59-62 页
　　· 本章小结第62-63 页
结论第63-65 页
参考文献第65-69 页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第69-70 页
致谢第70页

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