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模式识别中核方法若干问题研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
第一章 模式识别导论第10-34页
   ·模式识别的应用第10-11页
   ·模式识别系统第11-12页
   ·特征提取第12-18页
     ·主成分分析第13-15页
     ·多维尺度分析第15-17页
     ·独立成分分析第17-18页
   ·统计学习理论与核方法第18-33页
     ·不适定问题与正则化方法第21-22页
     ·统计学习理论的发展第22-23页
     ·统计学习理论概述第23-29页
     ·内积核与支持向量机第29-32页
     ·核方法理论进展第32-33页
   ·论文章节安排第33-34页
第二章 分类与核方法第34-52页
   ·线性分类第34-40页
     ·Fisher线性判别分析第35-36页
     ·支持向量机第36-40页
   ·非线性分类第40-43页
     ·神经网络与核方法第40-41页
     ·非线性支持向量机及其进展第41-43页
   ·集合上的核函数第43-47页
   ·核函数与局部数据结构第47-52页
第三章 聚类与核方法第52-72页
   ·相似性度量第52-53页
   ·聚类的准则函数第53-54页
   ·聚类方案与算法概述第54-56页
   ·聚类中的核方法概述第56-58页
   ·基于谱图的核第58-65页
   ·聚类中的潜概念及其在文本分类中的应用第65-72页
第四章 如何选择核函数第72-80页
第五章 核函数的保密多方计算第80-84页
第六章 论文工作总结和展望第84-86页
参考文献第86-96页
发表论文第96-98页
致谢第98页

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