Luận Văn Thuật toán self-training và co-training ứng dụng trong phân lớp văn bản

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU .1
Chương 1 TỔNG QUAN VỀ PHÂN LỚP Văn bản VÀ HỌC BÁN
GIÁM SÁT. . .3
1.1. Phân lớp văn bản . .3
1.2. Thuật toán phân lớp Văn bản điển hình . .5
1.2.1. Thuật toán Naive Bayes .5
1.3. Tổng quan về học bán giám sát .7
1.3.1. Học giám sát và học không giám sát 9
1.3.2. Phạm vi sử dụng học bán giám sát .11
1.4. Một số phương pháp học bán giám sát 12
1.4.1. Thuật toán cực đại kỳ vọng toán . .12
1.4.2. Học SVM truyền dẫn .13
1.4.3. Phân hoạch đồ thị quang phổ .15
CHƯƠNG 2 THUẬT TOÁN SELF-TRAINING VÀ CO-TRAINING.16
2.1. Thuật toán self-training 16
2.2. Thuật toán co-training 17
2.3. So sánh hai thuật toán 21
2.4. Các kỹ thuật làm trơn . .2 3
2.4.1. Đảm bảo phân phối lớp .24
2.4.2. Kết hợp bộ phân lớp . 26
2.4.3. Thuật toán self-training và co-training với các kỹ thuật làm trơn .27
Chương 3 THỰC NGHIỆM TRONG BÀI TOÁN PHÂN LỚP VĂN
BẢN . 29
3.1. Giới thiệu bài toán thực nghiệm 29
3.2. Các lớp Văn bản .3 1
3.3. Môi trường thực nghiệm 31
v
3.4. Bộ dữ liệu thực nghiệm .35
3.5. Quá trình tiến hành thực nghiệm .35
3.5.1. Xây dựng các đặc trưng .35
3.5.2. Thiết lập tham số cho mô hình . 36
3.6. Kết quả của các bộ phân lớp . .37
3.7. Một số nhận xét kết quả đạt được 40
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN . .41
Tài liệu tham khảo .42