基于支持向量机的多属性大规模数据分类算法的研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
1 绪论	第9-15页
·课题来源	第9页
·研究的目的和意义	第9-10页
·国内外研究现状及分析	第10-14页
·本文的主要研究内容与结构	第14-15页
2 支持向量机	第15-26页
·线性可分支持向量机	第15-18页
·近似线性可分支持向量机	第18-20页
·非线性支持向量机	第20-22页
·核函数	第22-25页
·本章小结	第25-26页
3 支持向量机训练算法	第26-33页
·最优化方法	第26页
·适用于大规模问题的训练算法	第26-31页
·训练算法的评价	第31页
·k -重交叉验证	第31-32页
·本章小结	第32-33页
4 属性约减的双SMO 算法	第33-45页
·SMO 算法	第33-37页
·双SMO 算法	第37-40页
·多属性的处理	第40-44页
·本章小结	第44-45页
5 算法的设计实现与评价	第45-56页
·二维数据的双SMO 算法试验	第45-48页
·多属性大规模数据集的双SMO 算法试验	第48-53页
·属性约减的SMO 算法评价	第53-55页
·本章小结	第55-56页
6 总结与展望	第56-59页
·全文总结	第56-57页
·研究展望	第57-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-64页
附录一 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第64页