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基于标记分布的机器学习方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 标记分布学习的研究现状第12-14页
    1.2 研究目标及研究内容第14-15页
    1.3 论文结构第15-17页
第二章 标记分布学习第17-25页
    2.1 形式化定义第17-18页
    2.2 学习算法第18-22页
        2.2.1 问题转换第18-19页
        2.2.2 算法改造第19页
        2.2.3 专用算法第19-22页
    2.3 评估方法第22-23页
    2.4 小结第23-25页
第三章 多标记流形学习第25-37页
    3.1 标记流形第25-27页
    3.2 算法推导第27-31页
        3.2.1 构建拓扑结构第27-28页
        3.2.2 重构标记流形第28页
        3.2.3 多输出回归学习第28-31页
    3.3 实验第31-33页
        3.3.1 实验设置第31-32页
        3.3.2 实验结果第32-33页
    3.4 小结第33-37页
第四章 半监督自适应标记分布学习第37-49页
    4.1 人脸年龄估计第37-41页
    4.2 算法推导第41-43页
        4.2.1 标记分布初始化第41页
        4.2.2 标记分布学习第41-42页
        4.2.3 为无标记数据估计伪年龄第42页
        4.2.4 更新标记分布第42-43页
    4.3 实验第43-47页
        4.3.1 实验设置第43-45页
        4.3.2 实验结果第45-47页
    4.4 小结第47-49页
第五章 标记分布支持向量回归第49-59页
    5.1 算法推导第49-53页
    5.2 实验第53-57页
        5.2.1 电影评分分布预测第54-56页
        5.2.2 实验设置第56-57页
        5.2.3 实验结果第57页
    5.3 小结第57-59页
第六章 结束语第59-61页
    6.1 本文总结第59-60页
    6.2 未来展望第60-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-71页
附录A 引理1的证明第71-73页
作者攻读硕士学位期间的研究成果第73页
 
 
论文编号BS3163665，这篇论文共73页
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