基于不确定性的主动学习算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织 | 第11-12页 |
| 第2章 主动学习算法概述 | 第12-21页 |
| 2.1 主动学习的简介 | 第12-14页 |
| 2.1.1 主动学习的研究背景 | 第12-13页 |
| 2.1.2 主动学习的一般过程 | 第13-14页 |
| 2.2 主动学习的常见方法 | 第14-18页 |
| 2.2.1 基于流的主动学习 | 第14-16页 |
| 2.2.2 基于池的主动学习 | 第16-18页 |
| 2.3 样例选择策略 | 第18-20页 |
| 2.3.1 基于版本空间缩减 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于不确定性缩减 | 第19页 |
| 2.3.3 基于期望误差降低 | 第19-20页 |
| 2.3.4 其他方法 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于不确定性主动学习的算法研究 | 第21-29页 |
| 3.1 不确定性理论 | 第21-23页 |
| 3.1.1 不确定性主动学习的研究背景 | 第21-22页 |
| 3.1.2 基于不确定性主动学习的基本过程 | 第22-23页 |
| 3.2 基于不确定性的主动学习常见方法 | 第23-28页 |
| 3.2.1 SVM 的不确定性主动学习 | 第24-25页 |
| 3.2.2 最近邻规则的不确定性主动学习 | 第25-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于不确定性主动学习的算法改进 | 第29-35页 |
| 4.1 不确定性方面的改进 | 第29-30页 |
| 4.2 基于密度的选择策略 | 第30-32页 |
| 4.3 算法描述 | 第32-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 实验过程及相关分析 | 第35-39页 |
| 5.1 人工数据集上的实验 | 第35-36页 |
| 5.2 UCI 数据集上的实验 | 第36-38页 |
| 5.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第6章 总结与展望 | 第39-40页 |
| 6.1 总结 | 第39页 |
| 6.2 展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第44页 |
