渐进式集成学习的研究及其应用

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渐进式集成学习的研究及其应用

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渐进式集成学习的研究及其应用

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-10页
第二章基础知识介绍	第10-24页
2.1 渐进式学习	第10-11页
2.2 集成学习	第11-17页
2.3 数据降维	第17-21页
2.4 相似度度量	第21-22页
2.5 本章小结	第22-24页
第三章带权重的集成学习算法	第24-33页
3.1 算法说明	第25-32页
3.2 本章小结	第32-33页
第四章渐进式集成学习算法	第33-44页
4.1 算法说明	第33-41页
4.2 时间复杂度分析	第41-42页
4.3 本章小结	第42-44页
第五章算法实验	第44-61页
5.1 数据库说明	第44-46页
5.2 每个bootstrap分支的样本采样率的影响	第46-47页
5.3 不同bootstrap之间的相似性计算的算法	第47-50页
5.4 线性判别分析算法的影响	第50-52页
5.5 与单一分类器分类效果的比较	第52-53页
5.6 渐进式分类器选择步骤的影响	第53-55页
5.7 与集成分类器分类效果的比较	第55-57页
5.8 非参数测试结果	第57-59页
5.9 本章小结	第59-61页
第六章渐进式集成学习算法的应用	第61-71页
6.1 带噪音标签数据的分类	第61-63页
6.2 数据流的分类	第63-65页
6.3 文档图像的分类	第65-69页
6.4 本章小结	第69-71页
结论	第71-72页
参考文献	第72-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第83-84页
致谢	第84-85页
答辩委员会对论文的评定意见	第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。

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