半監(jiān)督學(xué)習(xí)

第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容和方法
參考文獻(xiàn)
第2章 生成模型
2.1 貝葉斯決策理論
2.2 密度函數(shù)參數(shù)估計
2.3 半監(jiān)督混合模型
2.4 半監(jiān)督混合模型的應(yīng)用和優(yōu)缺點分析
參考文獻(xiàn)
第3章 協(xié)同訓(xùn)練算法
3.1 視圖
3.2 協(xié)同訓(xùn)練
3.3 協(xié)同訓(xùn)練相關(guān)理論
3.4 多視協(xié)同訓(xùn)練方法
3.5 協(xié)同訓(xùn)練方法的應(yīng)用和優(yōu)缺點分析
參考文獻(xiàn)
第4章 基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
4.1 圖
4.2 標(biāo)記傳遞算法
4.3 最小切
4.4 調(diào)和函數(shù)
4.5 流形正則化框架
4.6 基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用以及優(yōu)缺點分析
參考文獻(xiàn)
第5章 半監(jiān)督支持向量機
5.1 支持向量機簡介
5.2 半監(jiān)督支持向量機簡介
5.3 半監(jiān)督支持向量機的求解
5.4 半監(jiān)督支持向量機的應(yīng)用以及優(yōu)缺點分析
參考文獻(xiàn)
第6章 哈希圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及其在圖像分割中的應(yīng)用
6.1 基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像分割中的應(yīng)用
6.2 哈希圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及其在圖像分割中的應(yīng)用
6.3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 歸一化圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及其在個人信用評估中的應(yīng)用
7.1 不均衡問題對圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的影響
7.2 歸一化圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
7.3 基于歸一化圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)的個人信用評估方法
7.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 多標(biāo)記半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
8.1 多標(biāo)記半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法提出背景
8.2 希爾伯特一施密特獨立性度量
8.3 最大化依賴性多標(biāo)記半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
8.4 正則依賴性多標(biāo)記半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
8.5 實驗
8.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 正例半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及其在圖像分割中的應(yīng)用
9.1 正例半監(jiān)督學(xué)習(xí)的定義
9.2 正例半監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用
9.3 正例半監(jiān)督學(xué)習(xí)的相關(guān)理論基礎(chǔ)
9.4 樸素貝葉斯一期望最大化正例半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
9.5 正例圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)圖像分割方法
參考文獻(xiàn)
第10章 總結(jié)與展望
10.1 工作總結(jié)
10.2 展望