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大规模分布式近似SVM数据分块数选择

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第1章 绪论第7-9页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 本文工作第8页
    1.3 章节安排第8-9页
第2章 文献综述第9-19页
    2.1 经验选择第9-14页
    2.2 子问题优化算法第14-17页
        2.2.1 原问题优化算法第14-16页
        2.2.2 对偶问题优化算法第16-17页
    2.3 小结第17-19页
第3章 数据分块数选择第19-23页
    3.1 分布式机器学习模型泛化误差分析第19-21页
    3.2 数据分块数选择准则第21-22页
    3.3 数据分块数选择算法第22页
    3.4 小结第22-23页
第4章 分布式近似核支持向量机第23-35页
    4.1 随机傅里叶特征映射第23-25页
    4.2 支持向量机第25-26页
    4.3 交替方向乘子法第26-29页
        4.3.1 分布式交替方向乘子法第27-28页
        4.3.2 收敛性分析第28-29页
    4.4 实现方案第29-33页
        4.4.1 子问题并行求解第31-33页
    4.5 小结第33-35页
第5章 实验第35-40页
    5.1 实验环境第35-36页
    5.2 数据集及参数设置第36页
    5.3 实验结果及分析第36-38页
    5.4 小结第38-40页
第6章 结语第40-41页
    6.1 总结第40页
    6.2 展望第40-41页
参考文献第41-44页
发表论文和参加科研情况说明第44-45页
致谢第45页

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