结构化数据核函数的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·机器学习的发展 | 第13-14页 |
| ·核机器学习 | 第14-15页 |
| ·支持向量机 | 第15-21页 |
| ·支持向量机的研究进展 | 第16-19页 |
| ·支持向量机的应用 | 第19-20页 |
| ·存在的问题 | 第20-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 第二章 支持向量机 | 第23-36页 |
| ·支持向量机 | 第23-29页 |
| ·线性支持向量机 | 第23-27页 |
| ·非线性支持向量机 | 第27-28页 |
| ·υ-支持向量机 | 第28-29页 |
| ·回归支持向量机 | 第29页 |
| ·核函数 | 第29-35页 |
| ·核函数的理论基础 | 第31-33页 |
| ·核函数的基本数学性质 | 第33-34页 |
| ·常用核函数 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第三章 面向结构化数据的核函数 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·组合核 | 第37-38页 |
| ·句法驱动核 | 第38-43页 |
| ·字符串核函数 | 第39-40页 |
| ·词序列核 | 第40-41页 |
| ·文法树核 | 第41-42页 |
| ·排序树核 | 第42-43页 |
| ·模型驱动核 | 第43-46页 |
| ·Fisher核 | 第43-45页 |
| ·边界化核 | 第45-46页 |
| ·指数核 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于序列的字符串核函数 | 第48-74页 |
| ·字符串核 | 第48-49页 |
| ·子串核函数 | 第49-50页 |
| ·谱核 | 第49-50页 |
| ·失配核 | 第50页 |
| ·间隙核函数 | 第50-53页 |
| ·间隙加权核 | 第50-51页 |
| ·长度加权核 | 第51-52页 |
| ·长度加权一次核 | 第52-53页 |
| ·基于后缀核的高效算法 | 第53-68页 |
| ·间隙加权核 | 第53-57页 |
| ·长度加权核 | 第57-64页 |
| ·长度加权一次核 | 第64-68页 |
| ·实验 | 第68-73页 |
| ·任意字符串集合 | 第69-71页 |
| ·UNM数据集 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 第五章 基于概率的字符串核函数 | 第74-87页 |
| ·马尔可夫核函数 | 第74-77页 |
| ·马尔可夫链 | 第74-76页 |
| ·马尔可夫核 | 第76-77页 |
| ·基于后缀树的快速算法 | 第77-84页 |
| ·构造后缀树 | 第79页 |
| ·匹配统计量 | 第79-81页 |
| ·计算马尔可夫核函数 | 第81-84页 |
| ·实验 | 第84-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 第六章 基于字符串核函数的入侵检测 | 第87-104页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·入侵与入侵检测 | 第88-90页 |
| ·1-类SVM技术 | 第90-92页 |
| ·基于SVM的入侵检测系统模型 | 第92-93页 |
| ·实验 | 第93-103页 |
| ·实验数据集 | 第93-95页 |
| ·UNM数据集实验 | 第95-99页 |
| ·SEA数据集实验 | 第99-102页 |
| ·实验结果分析 | 第102-103页 |
| ·小结 | 第103-104页 |
| 第七章 结束语 | 第104-107页 |
| ·本文工作的总结 | 第104-105页 |
| ·进一步研究的展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-118页 |
| 攻读博士期间所发表的论文 | 第118-119页 |
