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第一章绪论
第二章支持向量机的理论基础与几何解释
第三章SMO算法的研究与改进
第四章基于MEB问题的支持向量机训练算法
第五章结论与展望
参考文献
作者在攻读硕士学位期间发表的论文
致谢
施佳;
上海大学;
支持向量机; 机器学习; 训练算法;
机译:基于支持向量机的转移学习算法研究
机译:基于支持向量机的燃气轮机故障诊断的单独学习算法研究。
机译:机器学习在临界热通量预测中的应用:基于稀疏分布训练数据点的数据驱动CHF查找表构建的支持向量机
机译:具有大数据集训练的具有模糊熵的支持向量机
机译:支持向量机用于不平衡数据集的主动学习,以及一种基于稳定预测的主动学习停止方法。
机译:基于中国大学MOOC学习行为数据的MOOC评分算法研究
机译:基于角度三角问题的神经网络训练算法研究
机译:基于稳定积分公式的大数据集重力参数估计及基于离散点数据的数值积分。
机译:用于自动配置用于训练基于机器学习的对话系统的机器学习模型的训练数据的系统和方法,该系统和方法包括基于被识别为异常的训练数据的实例来播种训练样本或策划训练数据的语料库
机译:用于自动配置基于机器学习的对话系统的训练机器学习模型的训练数据的系统和方法,包括基于异常的训练数据标识的实例的训练样本或创建训练数据的语料库
机译:X心脏病诊断解决方案基于听诊器心音胸部X射线图像和基于ECG的多面大数据集成机器学习技术的开发
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