支持向量机在糖尿病遗传风险预测中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 前言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文结构及创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 支持向量机理论 | 第15-23页 |
| 2.1 凸规划问题 | 第15-16页 |
| 2.2 凸规划的对偶理论 | 第16-18页 |
| 2.3 最大间隔法 | 第18-19页 |
| 2.4 线性支持向量分类机 | 第19-20页 |
| 2.5 ε?支持向量回归机 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 实验改进与创新 | 第23-33页 |
| 3.1 数据预处理 | 第23-25页 |
| 3.2 特征选择 | 第25-27页 |
| 3.3 混合核函数 | 第27-30页 |
| 3.4 参数优化 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 糖尿病遗传风险预测回归实验 | 第33-39页 |
| 4.1 实验代码 | 第33-36页 |
| 4.2 实验结果 | 第36-37页 |
| 4.3 实验分析 | 第37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 总结与展望 | 第39-40页 |
| 5.1 本文总结 | 第39页 |
| 5.2 研究展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-45页 |
| 附录 | 第45-47页 |
| 攻读硕士期间主要研究成果及获奖情况 | 第47页 |
