| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-10页 |
| 1 数据挖掘 | 第10-16页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的起源 | 第10页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘的未来研究方向及热点 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的未来研究方向 | 第13页 |
| ·数据挖掘的热点 | 第13-16页 |
| 2 支持向量机 | 第16-32页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第16-21页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第16-18页 |
| ·统计学习理论简介 | 第18-19页 |
| ·结构风险最小化 | 第19-20页 |
| ·Karush-Kuhn-Tucker条件 | 第20-21页 |
| ·支持向量机 | 第21-28页 |
| ·支持向量机的基本思想 | 第22-23页 |
| ·支持向量机模型 | 第23-28页 |
| ·支持向量机算法 | 第28-32页 |
| 3 不均衡支持向量机的有效参数优化──F-指标 | 第32-38页 |
| ·不均衡支持向量机的原模型 | 第32页 |
| ·F-指标 | 第32-34页 |
| ·模型的建立 | 第34-35页 |
| ·数值实验 | 第35-38页 |
| ·数据集 | 第35页 |
| ·检验方法 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-38页 |
| 4 不均衡支持向量机参数选取的光滑化的MPEC模型 | 第38-42页 |
| ·模型建立 | 第38-41页 |
| ·数值实验 | 第41-42页 |
| 结论 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |