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市场直销响应模型的机器学习方法——结合演化程序学习贝叶斯网络

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市场直销响应模型的机器学习方法——结合演化程序学习贝叶斯网络
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 文献回顾第8-11页
  1.1 问题提出第8页
  1.2 国内外研究现状及存在问题第8-10页
  1.3 本文目的第10-11页
第二章 结合演化程序学习贝叶斯网络第11-20页
  2.1 贝叶斯知识介绍第11-13页
    2.1.1 条件相关第12-13页
    2.1.2 推理和因果关系第13页
  2.2 结合演化程序学习贝叶斯网络第13-20页
    2.2.1 最小长度描述矩阵第14-16页
    2.2.2 演化程序第16-18页
    2.2.3 学习算法第18-19页
    2.2.4 用于分类和预测的贝叶斯网络第19-20页
第三章 结果第20-26页
  3.1 数据集和数据试验第20-21页
  3.2 贝叶斯网络(BN)结果第21-23页
  3.3 用于比较的决策分类树(CART)结果第23-24页
  3.4 BN与CART结果比较第24-26页
第四章 后续研究方向第26-27页
附录A:DAG模型中部分变量的条件概率第27-28页
附录B:CART基于Decile上的累加响应梯度(10折交叉验证)第28-29页
参考文献第29-30页
致谢第30-31页
学位论文评阅及答辩情况表第31页

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