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二分类问题非平行超平面支持向量机的应用与优化

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第一章 引言

§1.1 研究背景和意义

§1.2 国内外研究现状

§1.3 本文的主要内容

§1.4 章节安排

第二章 理论基础

§2.1 支持向量机(SVM)

§2.2 孪生支持向量机(TWSVM)

§2.3 非平行超平面支持向量机(NHSVM)

3.1.1线性分类器

3.1.2. 核分类器

§2.4 本章小结

第三章 NHSVM 模型的应用

§3.1 模型细节分析

1.‘距离差’的表示

2. 松弛变量ξ

§3.2 NHSVM模型的应用

3.2.1 Cross Plane Dataset

3.2.2 Lonophere Dataset

§3.3 本章小结

第四章 adj-NHSVM 模型

§4.1 adj-NHSVM模型

4.1.1线性分类器

4.1.2核分类器

§4.2 实验分析

4.2.1 Toy Examples

4.2.2 UCI Datasets

§4.3 本章小结

第五章 总结

参考文献

附录

致谢

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著录项

  • 作者

    秦淼;

  • 作者单位

    吉林大学;

  • 授予单位 吉林大学;
  • 学科 统计学
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 赵世舜;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3TP1;
  • 关键词

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