准线性支持向量机及其序列最小优化算法

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 概述	第7-15页
·支持向量机的简介	第7-10页
·序列最小优化算法的简介	第10-13页
·本论文内容的简介	第13-15页
第二章 准线性支持向量机	第15-33页
·支持向量机的基础理论	第15-19页
·经验风险最小化原则	第15-16页
·VC-维理论	第16-18页
·结构风险最小化原则	第18-19页
·传统支持向量机的推导	第19-26页
·线性可分的问题	第19-22页
·线性不可分的情况	第22-24页
·非线性分类面	第24-26页
·准线性支持向量机的推导	第26-29页
·准线性核函数的构成	第29-33页
·分类边界检测	第30-31页
·K-平均聚类	第31-33页
第三章 改进的序列最小优化算法	第33-45页
·序列最小优化算法介绍	第33-40页
·两个变量最优化问题的解析解	第35-37页
·选择待优化拉格朗日乘子的试探找点法	第37-39页
·每次最小优化后的重置工作	第39-40页
·序列最小优化算法中的问题	第40-41页
·对序列最小优化算法的改进	第41-45页
第四章 实验	第45-51页
·开发环境	第45页
·实验用的数据集	第45-47页
·实验结果	第47-51页
结论	第51-55页
致谢	第55-57页
参考文献	第57-59页
附录 A	第59-62页
附录 B	第62-64页