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自适应K阶依赖贝叶斯分类器的设计与研究

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自适应K阶依赖贝叶斯分类器的设计与研究
论文目录
 
摘要第1-5页
英文摘要第5-8页
第1章 绪论第8-13页
  · 研究背景和意义第8-9页
  · 贝叶斯网络简介第9-11页
  · 本文的研究内容第11-12页
  · 本文的组织结构第12-13页
第2章 背景知识介绍第13-24页
  · 信息论基础知识第13-14页
    · 熵的定义第13-14页
    · 互信息与条件互信息第14页
  · 受限贝叶斯分类器第14-17页
  · 几种受限贝叶斯分类器第17-23页
    · 朴素贝叶斯分类器(NB)第17-19页
    · 树增强贝叶斯分类器(TAN)第19-20页
    · K依赖贝叶斯分类器(KDB)第20-23页
  · 本章小结第23-24页
第3章 自适应K阶依赖关系贝叶斯分类器第24-30页
  · SKDB算法描述第24-27页
    · KDB算法简介第24-25页
    · SKDB算法描述第25-27页
  · SKDB算法举例分析第27-29页
  · 本章小结第29-30页
第4章 实验分析与结论第30-43页
  · 数据分析第30-35页
    · 0-1损失计算第30-34页
    · 0-1损失的W/D/L统计结果第34-35页
  · 偏差(bias)分析第35-37页
    · bias统计结果第35-36页
    · bias的W/D/L统计结果第36-37页
  · 方差(variance)分析第37-38页
    · variance的统计结果第37页
    · variance的W/D/L统计结果第37-38页
  · LC统计结果第38-40页
  · 实验结论第40-42页
  · 本章小结第42-43页
第5章 总结与展望第43-45页
  · 论文总结第43-44页
  · 论文改进第44-45页
参考文献第45-48页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第48-49页
致谢第49页

本篇论文共49页,点击这进入下载页面
 
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