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基于层次化随机森林的多标签分类算法研究

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基于层次化随机森林的多标签分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景和意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 文的主要工作和创新点第12-13页
  1.4 本文组织结构第13-14页
第2章 相关理论介绍第14-19页
  2.1 多标签分类的定义第14页
  2.2 随机森林及其在多标签分类的应用第14-15页
  2.3 常用的多标签分类算法第15-18页
  2.4 本章小结第18-19页
第3章 基于极度随机森林的多标签分类算法第19-26页
  3.1 引言第19页
  3.2 多标签极度随机树第19-23页
  3.3 多标签极度随机森林第23-25页
  3.4 本章小结第25-26页
第4章 基于层次化随机森林的多标签分类算法第26-31页
  4.1 引言第26页
  4.2 层次化多标签分类树第26-29页
  4.3 层次化多标签分类随机森林第29-30页
  4.4 本章小结第30-31页
第5章 实验与结果分析第31-57页
  5.1 引言第31页
  5.2 数据集第31页
  5.3 评价指标第31-35页
    5.3.1 基于样本的评价指标第32-33页
    5.3.2 基于标签的评价指标第33页
    5.3.3 基于排序的评价指标第33-34页
    5.3.4 比较算法统计评估第34-35页
  5.4 实验参数设置第35-42页
    5.4.1 极度随机森林参数设置第35-38页
    5.4.2 层次化随机森林参数设置第38-41页
    5.4.3 其它参数设置与实验环境第41-42页
  5.5 实验结果分析与比较第42-56页
    5.5.1 基于样本评价指标的结果分析第42-46页
    5.5.2 基于标签评价指标的结果分析第46-50页
    5.5.3 基于排序评价指标的结果分析第50-54页
    5.5.4 时间比较第54-55页
    5.5.5 实验结论第55-56页
  5.6 本章小结第56-57页
总结与展望第57-59页
参考文献第59-62页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第62-63页
致谢第63-64页
附件第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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