基于图的半监督学习模型研究与分类器设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题意义 | 第9页 |
| ·半监督学习的概念及研究动态 | 第9-13页 |
| ·半监督学习的定义 | 第9-10页 |
| ·半监督学习的国内外研究动态 | 第10-13页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 半监督学习分析 | 第14-28页 |
| ·未标签数据的意义分析 | 第14-16页 |
| ·半监督学习典型算法研究 | 第16-24页 |
| ·GM 算法研究 | 第16-18页 |
| ·LDS 算法研究 | 第18-20页 |
| ·基于图的算法研究 | 第20-24页 |
| ·半监督学习中的模型假设研究 | 第24-28页 |
| 第3章 结合主动学习的标签传递算法研究 | 第28-46页 |
| ·主动学习分析 | 第28-30页 |
| ·标签传递算法的快速实现 | 第30-31页 |
| ·结合主动学习的标签传递算法模型研究 | 第31-32页 |
| ·结合主动学习的标签传递算法实验研究 | 第32-43页 |
| ·对比算法 | 第33-35页 |
| ·人工合成数据实验及分析 | 第35-37页 |
| ·UCI 数据集实验及分析 | 第37-40页 |
| ·手写体字符识别实验及分析 | 第40-43页 |
| ·算法讨论 | 第43-46页 |
| 第4章 基于LLE构建图的近邻标签传递算法研究 | 第46-60页 |
| ·LLE 算法分析 | 第46-47页 |
| ·LLE 算法的改进研究 | 第47-50页 |
| ·基于LLE 构建图的近邻标签传递算法模型研究 | 第50-51页 |
| ·基于LLE 构建图的近邻标签传递算法分析 | 第51-52页 |
| ·算法收敛性分析 | 第51-52页 |
| ·算法向归纳学习的扩展研究 | 第52页 |
| ·基于LLE 构建图的标签传递算法实验研究 | 第52-58页 |
| ·人工合成数据实验及分析 | 第52-54页 |
| ·基准数据分类实验及分析 | 第54-58页 |
| ·算法讨论 | 第58-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·工作总结 | 第60-61页 |
| ·尚待解决的问题 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第68页 |
