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当前位置：教育论文中心首页--硕士论文--一种基于主动学习的不平衡数据分类方法
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一种基于主动学习的不平衡数据分类方法
 
     论文目录
 
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 研究内容和目标第13-15页
    1.4 文章组织结构第15-16页
第二章 相关技术介绍第16-27页
    2.1 支持向量机理论第16-23页
        2.1.1 总述第16页
        2.1.2 线性分类第16-21页
        2.1.3 线性不可分第21-23页
    2.2 主动学习第23-26页
    2.3 小结第26-27页
第三章 SID初始训练集选择策略第27-47页
    3.1 研究意义第27-28页
    3.2 线性可分第28-34页
        3.2.1 线性可分数据特点第28-30页
        3.2.2 提出策略第30-31页
        3.2.3 实验验证第31-34页
    3.3 线性不可分第34-45页
        3.3.1 线性不可分数据特点第34页
        3.3.2 由线性可分到不可分第34-37页
        3.3.3 实验验证第37-45页
    3.4 小结第45-47页
第四章 DC样本选择策略第47-57页
    4.1 研究意义第47页
    4.2 传统的样本选择策略第47-48页
    4.3 关注误分点的DC样本选择策略第48-51页
    4.4 停止条件第51页
    4.5 实验验证第51-55页
    4.6 小结第55-57页
第五章 SID-SVM方法及优化第57-70页
    5.1 SID-SVM方法第57-64页
        5.1.1 算法优势第59页
        5.1.2 实验第59-64页
    5.2 方法改进第64-69页
    5.3 小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
    6.1 总结第70页
    6.2 进一步工作第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-76页
 
 
论文编号BS2637879，这篇论文共76页
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