多级支持向量机
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 统计学习理论与支持向量机及研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2 多级支持向量机的提出及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第2章 支持向量机及多类支持向量机 | 第11-21页 |
| 2.1 支持向量机及其应用 | 第11-18页 |
| 2.1.1 支持向量机 | 第11-15页 |
| 2.1.2 基于SVM的函数逼近 | 第15-18页 |
| 2.2 多类支持向量机 | 第18-21页 |
| 2.2.1 “一对多”方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 “一对一”方法 | 第19页 |
| 2.2.3 “前向无环图”方法 | 第19-21页 |
| 第3章 支持向量聚类 | 第21-25页 |
| 3.1 支持向量聚类算法 | 第21-22页 |
| 3.2 聚类赋值 | 第22-23页 |
| 3.3 例子 | 第23-25页 |
| 第4章 主成分分析 | 第25-27页 |
| 第5章 多级支持向量机 | 第27-34页 |
| 5.1 概念 | 第27-28页 |
| 5.2 算法 | 第28-30页 |
| 5.3 例子 | 第30-32页 |
| 5.3.1 没有BSVs的例子 | 第30-31页 |
| 5.3.2 存在BSVs的例子 | 第31-32页 |
| 5.4 实验比较 | 第32-34页 |
| 第6章 结论与展望 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-38页 |
| 攻读硕士期间所撰写的论文 | 第38-39页 |
| 致谢 | 第39页 |
