|
|
|
基于统计学习的协作分类与隐私保护方法及应用研究 |
|
论文目录 |
|
摘要 | 第1-5页 | Abstract | 第5-13页 | 第一章 绪论 | 第13-23页 | ·研究背景和研究意义 | 第13-15页 | ·国内外研究现状 | 第15-20页 | ·研究内容及组织结构 | 第20-23页 | ·研究目标 | 第20页 | ·主要内容和创新 | 第20-21页 | ·论文组织结构 | 第21-23页 | 第二章 协作式整体和局部的分类机 | 第23-41页 | ·引言 | 第23-25页 | ·整体和局部的协作式学习 | 第25-30页 | ·线性可分的情况 | 第25-26页 | ·几何解释 | 第26-27页 | ·C2M和SVM的关系 | 第27-28页 | ·C2M和LDA的关系 | 第28-29页 | ·线性不可分的情况 | 第29页 | ·交遇区较多的情况 | 第29-30页 | ·C2M的核化 | 第30-33页 | ·实验结果与分析 | 第33-39页 | ·模拟数据集实验分析 | 第33-34页 | ·标准数据集实验分析 | 第34-37页 | ·USPS数据集上的实验 | 第37-39页 | ·本章小结 | 第39-41页 | 第三章 方差保持的异常检测分类机 | 第41-49页 | ·引言 | 第41页 | ·CP-ND分类器 | 第41-44页 | ·CP-ND原始问题 | 第41-42页 | ·CP-ND对偶问题 | 第42-44页 | ·ν参数的性质 | 第44-45页 | ·实验结果与分析 | 第45-47页 | ·本章小结 | 第47-49页 | 第四章 广义的局部保留分类机 | 第49-59页 | ·引言 | 第49页 | ·相关工作 | 第49-51页 | ·局部保留投影算法LPP | 第50页 | ·最小最大边界分类机M4 | 第50-51页 | ·广义的局部保留分类机GLPM | 第51-55页 | ·硬边界GLPM | 第51-52页 | ·与其它模型的关系 | 第52-54页 | ·软边界GLPM | 第54-55页 | ·GLPM的核化 | 第55页 | ·实验结果与分析 | 第55-58页 | ·非高斯分布手工数据实验 | 第56页 | ·UCI数据集上的实验 | 第56-58页 | ·本章小结 | 第58-59页 | 第五章 支持向量机的一种快速分类算法 | 第59-69页 | ·引言 | 第59-60页 | ·快速分类算法FD-SVM | 第60-64页 | ·主要思想 | 第60-61页 | ·算法描述 | 第61-64页 | ·实验结果与分析 | 第64-67页 | ·人工数据集 | 第64-66页 | ·真实数据集 | 第66-67页 | ·本章小节 | 第67-69页 | 第六章 按标签划分的协作式隐私保护分类机 | 第69-85页 | ·引言 | 第69-71页 | ·相关概念和定义 | 第71页 | ·协作式隐私保护分类 | 第71-78页 | ·线性模型 | 第71-73页 | ·几何解释 | 第73-75页 | ·保护隐私的训练算法 | 第75页 | ·保护隐私的测试算法 | 第75-76页 | ·LP2M和MPM的关系 | 第76-77页 | ·LP2M和SVM的关系 | 第77-78页 | ·LP2M和M4的关系 | 第78页 | ·LP2M的核化 | 第78-80页 | ·实验结果与分析 | 第80-82页 | ·模拟数据集实验分析 | 第80页 | ·标准数据集实验分析 | 第80-82页 | ·本章小结 | 第82-85页 | 第七章 水平划分的协作式隐私保护分类机 | 第85-99页 | ·引言 | 第85页 | ·HP2M分类器 | 第85-92页 | ·HP2M线性模型 | 第85-87页 | ·HP2M的协作机制 | 第87-89页 | ·和其它模型的关系 | 第89-91页 | ·线性HP2M的安全训练算法 | 第91页 | ·线性HP2M的安全测试算法 | 第91-92页 | ·HP2M的核化 | 第92-95页 | ·实验结果与分析 | 第95-97页 | ·标准数据集实验 | 第95-97页 | ·通讯复杂度 | 第97页 | ·本章小结 | 第97-99页 | 第八章 总结与展望 | 第99-101页 | ·总结 | 第99-100页 | ·展望 | 第100-101页 | 致谢 | 第101-103页 | 参考文献 | 第103-116页 | 附录A | 第116-117页 | A.1 攻读博士学位期间撰写的与课题相关的论文和专利列表 | 第116-117页 | A.2 攻读博士学位期间参加的科研项目列表 | 第117页 |
|
|
|
|
论文编号BS39226,这篇论文共117页 会员购买按0.35元/页下载,共需支付40.95元。 直接购买按0.5元/页下载,共需要支付58.5元 。 |
|
|
我还不是会员,注册会员!
会员下载更优惠!充值送钱! |
我只需要这篇,无需注册!
直接网上支付,方便快捷! |
|
|
|
版权申明:本目录由www.jylw.com网站制作,本站并未收录原文,如果您是作者,需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们,我们承诺24小时内删除。 |
|
|