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支持向量机的理论与算法研究
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支持向量机的理论与算法研究
论文目录
 
摘要第1-11 页
ABSTRACT第11-20 页
第一章 什么是支持向量机第20-31 页
　　· 什么是支持向量机第20-28 页
　　　　· 线性可分情形第20-23 页
　　　　· 非线性可分情形第23-25 页
　　　　· 分离曲面第25-28 页
　　· 支持向量机的显著特征和重要思想第28-29 页
　　· 支持向量机与神经网络第29-31 页
第二章 支持向量机的理论基础第31-37 页
　　· 统计学习理论第31-36 页
　　　　· 学习模型第31-32 页
　　　　· 学习问题的一般提法第32 页
　　　　· 经验风险最小化原理第32-33 页
　　　　· 关键定理(以下以模式识别为例)第33 页
　　　　· 两个重要结果第33 页
　　　　· 生长函数的构造第33-34 页
　　　　· 收敛速度第34-35 页
　　　　· 结构风险最小化原理第35 页
　　　　· 支持向量机第35-36 页
　　· 有附加信息的统计学习理论框架第36-37 页
第三章 支持向量机研究进展第37-81 页
　　· 训练算法第37-55 页
　　　　· 基于分解的算法第38-42 页
　　　　· 基于SVM变种的算法第42-50 页
　　　　· 其他重要算法第50-55 页
　　· 支持向量机的其他变种第55-62 页
　　　　· μ-SVM第55 页
　　　　· 对不同类数据敏感的SVM第55-56 页
　　　　· 广义SVM (Generalized support vector machines)第56 页
　　　　· 基于知识的SVM第56-57 页
　　　　· 新颖性(异常)检测SVM第57-58 页
　　　　· 半监督SVM (Semi-supervised SVM, S3VM)第58-59 页
　　　　· 具概率输出的SVM第59-60 页
　　　　· 支持向量机的后处理─支持向量机化简第60-62 页
　　· 支持向量机的泛化能力第62-69 页
　　　　· PAC分析第63-66 页
　　　　· 基于k重交叉验证与LOO的分析第66-69 页
　　　　· Bayes分析第69 页
　　· 模型选择第69-73 页
　　　　· Alpha Seeding与LOO估计第70 页
　　　　· Loose Tolerance Heuristic第70-71 页
　　　　· 基于R-M上界的超参数自动调节第71-73 页
　　　　· 元学习第73 页
　　· 多分类问题第73-78 页
　　　　· 分解成多个二分类器，然后综合起来第73-76 页
　　　　· 直接考虑多类问题第76-77 页
　　　　· 多类SVM的性能比较与训练第77-78 页
　　· 支持向量机的应用第78-80 页
　　　　· 生物信息处理第78 页
　　　　· 文本分类第78-79 页
　　　　· 图象识别与检索第79-80 页
　　　　· 语音识别第80 页
　　　　· 医学诊断第80 页
　　　　· 其它第80 页
　　· 小结第80-81 页
第四章 核函数的性质及其构造方法第81-92 页
　　· 核函数及基本性质第81-85 页
　　　　· 核函数与正定矩阵第81-83 页
　　　　· 核函数的基本性质第83-84 页
　　　　· 核函数反映了输入数据之间的相似性第84-85 页
　　　　· 核函数对应的特征空间和特征映射不是唯一的第85 页
　　· 三类重要核函数第85-90 页
　　　　· 平移不变核第85-87 页
　　　　· 旋转不变核第87-88 页
　　　　· 卷积核第88-90 页
　　· 自适应核函数第90-91 页
　　· 今后的工作第91-92 页
第五章 加速NPA算法的收敛第92-103 页
　　· 前人的工作第92 页
　　· 支持向量机与最近点问题第92-95 页
　　　　· 支持向量机第92-94 页
　　　　· 最近点问题第94-95 页
　　· NPA算法第95-98 页
　　· 改进的NPA算法第98-100 页
　　　　· NPA算法存在的问题第98 页
　　　　· 改进的NPA算法第98-100 页
　　· 实验结果第100-103 页
第六章 支持向量机自动分类模拟系统第103-107 页
　　· 数据挖掘与自动分类第103-104 页
　　· 系统运行界面第104 页
　　· 系统功能第104-105 页
　　· 关键代码第105-107 页
第七章 存在的问题与今后的研究方向第107-109 页
参考文献第109-126 页
附录第126-143 页
致谢第143-144 页
发表论文(在校期间)第144页

本篇论文共144页，点击这进入下载页面。
 
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