| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-20页 |
| 第一章 什么是支持向量机 | 第20-31页 |
| ·什么是支持向量机 | 第20-28页 |
| ·线性可分情形 | 第20-23页 |
| ·非线性可分情形 | 第23-25页 |
| ·分离曲面 | 第25-28页 |
| ·支持向量机的显著特征和重要思想 | 第28-29页 |
| ·支持向量机与神经网络 | 第29-31页 |
| 第二章 支持向量机的理论基础 | 第31-37页 |
| ·统计学习理论 | 第31-36页 |
| ·学习模型 | 第31-32页 |
| ·学习问题的一般提法 | 第32页 |
| ·经验风险最小化原理 | 第32-33页 |
| ·关键定理(以下以模式识别为例) | 第33页 |
| ·两个重要结果 | 第33页 |
| ·生长函数的构造 | 第33-34页 |
| ·收敛速度 | 第34-35页 |
| ·结构风险最小化原理 | 第35页 |
| ·支持向量机 | 第35-36页 |
| ·有附加信息的统计学习理论框架 | 第36-37页 |
| 第三章 支持向量机研究进展 | 第37-81页 |
| ·训练算法 | 第37-55页 |
| ·基于分解的算法 | 第38-42页 |
| ·基于SVM变种的算法 | 第42-50页 |
| ·其他重要算法 | 第50-55页 |
| ·支持向量机的其他变种 | 第55-62页 |
| ·μ-SVM | 第55页 |
| ·对不同类数据敏感的SVM | 第55-56页 |
| ·广义SVM (Generalized support vector machines) | 第56页 |
| ·基于知识的SVM | 第56-57页 |
| ·新颖性(异常)检测SVM | 第57-58页 |
| ·半监督SVM (Semi-supervised SVM, S3VM) | 第58-59页 |
| ·具概率输出的SVM | 第59-60页 |
| ·支持向量机的后处理─支持向量机化简 | 第60-62页 |
| ·支持向量机的泛化能力 | 第62-69页 |
| ·PAC分析 | 第63-66页 |
| ·基于k重交叉验证与LOO的分析 | 第66-69页 |
| ·Bayes分析 | 第69页 |
| ·模型选择 | 第69-73页 |
| ·Alpha Seeding与LOO估计 | 第70页 |
| ·Loose Tolerance Heuristic | 第70-71页 |
| ·基于R-M上界的超参数自动调节 | 第71-73页 |
| ·元学习 | 第73页 |
| ·多分类问题 | 第73-78页 |
| ·分解成多个二分类器，然后综合起来 | 第73-76页 |
| ·直接考虑多类问题 | 第76-77页 |
| ·多类SVM的性能比较与训练 | 第77-78页 |
| ·支持向量机的应用 | 第78-80页 |
| ·生物信息处理 | 第78页 |
| ·文本分类 | 第78-79页 |
| ·图象识别与检索 | 第79-80页 |
| ·语音识别 | 第80页 |
| ·医学诊断 | 第80页 |
| ·其它 | 第80页 |
| ·小结 | 第80-81页 |
| 第四章 核函数的性质及其构造方法 | 第81-92页 |
| ·核函数及基本性质 | 第81-85页 |
| ·核函数与正定矩阵 | 第81-83页 |
| ·核函数的基本性质 | 第83-84页 |
| ·核函数反映了输入数据之间的相似性 | 第84-85页 |
| ·核函数对应的特征空间和特征映射不是唯一的 | 第85页 |
| ·三类重要核函数 | 第85-90页 |
| ·平移不变核 | 第85-87页 |
| ·旋转不变核 | 第87-88页 |
| ·卷积核 | 第88-90页 |
| ·自适应核函数 | 第90-91页 |
| ·今后的工作 | 第91-92页 |
| 第五章 加速NPA算法的收敛 | 第92-103页 |
| ·前人的工作 | 第92页 |
| ·支持向量机与最近点问题 | 第92-95页 |
| ·支持向量机 | 第92-94页 |
| ·最近点问题 | 第94-95页 |
| ·NPA算法 | 第95-98页 |
| ·改进的NPA算法 | 第98-100页 |
| ·NPA算法存在的问题 | 第98页 |
| ·改进的NPA算法 | 第98-100页 |
| ·实验结果 | 第100-103页 |
| 第六章 支持向量机自动分类模拟系统 | 第103-107页 |
| ·数据挖掘与自动分类 | 第103-104页 |
| ·系统运行界面 | 第104页 |
| ·系统功能 | 第104-105页 |
| ·关键代码 | 第105-107页 |
| 第七章 存在的问题与今后的研究方向 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-126页 |
| 附录 | 第126-143页 |
| 致谢 | 第143-144页 |
| 发表论文(在校期间) | 第144页 |
