半监督学习及其应用研究—博士毕业论文下载



半监督学习及其应用研究

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半监督学习及其应用研究

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-8 页
第一章绪论	第8-18 页
· 模式识别相关概念	第8-13 页
· 模式识别和模式	第8-9 页
· 模式识别系统	第9-11 页
· 模式识别方法及技术	第11-13 页
· 数据挖掘相关概念	第13-16 页
· 数据挖掘概念	第14-15 页
· 知识发现概念	第15-16 页
· 本文的主要研究内容和创新点	第16-18 页
第二章半监督学习及数据挖掘技术基础	第18-48 页
· 半监督学习技术基础	第18-37 页
· 机器学习	第18-30 页
· 监督学习	第30 页
· 非监督学习	第30 页
· 半监督学习及相关工作	第30-37 页
· 数据挖掘应用技术基础	第37-48 页
· 数据挖掘任务	第37-39 页
· 数据挖掘的基本功能	第39-40 页
· 数据挖掘的发展	第40-48 页
第三章基于贝叶斯分类的半监督学习	第48-69 页
· 基于监督学习的分类	第48-49 页
· 决策树	第48 页
· 贝叶斯分类	第48 页
· 神经网络分类	第48-49 页
· 使用k-最近邻分类	第49 页
· 支持向量机	第49 页
· 集成学习	第49 页
· 贝叶斯决策理论	第49-53 页
· 问题描述及假设	第49-50 页
· 常用的决策规则	第50-53 页
· 概率密度函数的估计	第53-60 页
· 问题描述	第54-55 页
· 参数估计	第55-59 页
· 总体分布的非参数估计	第59-60 页
· 基于贝叶斯分类的半监督学习算法	第60-68 页
· 基于半监督学习的分类问题	第60-61 页
· 半监督学习算法	第61-68 页
· 本章小结	第68-69 页
第四章基于FCM 的半监督学习	第69-93 页
· 基于非监督学习的聚类	第69 页
· 类别分离的间接方法	第69-72 页
· 聚类分析	第70-71 页
· 关于C-均值算法	第71-72 页
· 模糊模式识别方法	第72-81 页
· 模糊数学的发展	第72-73 页
· 模糊集合论基础	第73-76 页
· 模糊模式识别	第76-79 页
· 模糊聚类方法	第79-81 页
· 基于FCM 的半监督学习算法	第81-91 页
· 基于半监督学习的聚类问题	第82 页
· 模糊C-均值的思考	第82 页
· 半监督学习算法	第82-91 页
· 本章小结	第91-93 页
第五章半监督学习算法在数据挖掘技术中的应用	第93-110 页
· 信用卡数据应用	第93-107 页
· 数据挖掘流程	第93-102 页
· 半监督学习算法应用	第102-107 页
· 望远镜数据应用	第107-108 页
· 本章小结	第108-110 页
第六章总结	第110-111 页
致谢	第111-112 页
参考文献	第112-125 页
附录：作者在攻读博士学位期间发表的论文	第125 页

本篇论文共125页，点击这进入下载页面。

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