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支持向量机中若干优化算法研究

1 绪论第1-27页
 1.1 统计学习理论概述第16-19页
 1.2 支持向量机研究背景第19-25页
 1.3 论文研究内容及各章主要安排第25-27页
2 支持向量机分类算法研究第27-37页
 2.1 分类问题描述第27-32页
 2.2 SOR-ASVM算法第32-35页
 2.3 分类算法展望第35-37页
3 支持向量机回归算法研究第37-49页
 3.1 引言第37-38页
 3.2 支持向量回归机第38-41页
 3.3 牛顿型算法第41-44页
 3.4 Lagrange支持向量回归机第44-49页
4 特殊结构支持向量机问题研究第49-57页
 4.1 引言第49-50页
 4.2 一般线性规划支持向量机和最少核分类器第50-51页
 4.3 基于特征选择的最少核分类器第51-54页
 4.4 数值试验第54-57页
5 总结与展望第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-64页

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