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机器学习中的两阶段特征选择方法研究
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机器学习中的两阶段特征选择方法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第1章 绪论
第10-16页
1.1 课题研究的目的和意义
第10-11页
1.2 国内外研究现状
第11-14页
1.3 本课题的主要研究内容
第14页
1.3.1 课题来源
第14页
1.3.2 课题的主要研究内容
第14页
1.4 论文组织结构
第14-16页
第2章 特征选择方法概述
第16-30页
2.1 特征选择基本框架
第16-22页
2.1.1 特征子集生成
第16-18页
2.1.2 特征子集评价
第18-22页
2.1.3 终止条件
第22页
2.1.4 结果验证
第22页
2.2 特征选择算法分类
第22-24页
2.2.1 Filter模型
第22-23页
2.2.2 Wrapper模型
第23-24页
2.3 机器学习中的分类方法
第24-27页
2.3.1 朴素贝叶斯方法
第24-25页
2.3.2 逻辑回归
第25-26页
2.3.3 支持向量机
第26-27页
2.4 评价指标
第27-28页
2.5 本章小结
第28-30页
第3章 高维二值数据的特征选择方法
第30-40页
3.1 Wrapper特征选择模型框架
第30-31页
3.2 马尔科夫毯理论
第31页
3.3 基于Wrapper模型的两阶段特征选择方法
第31-36页
3.3.1 基于差异标准值的特征排序方法
第31-33页
3.3.2 基于马尔科夫毯的特征选择方法
第33-34页
3.3.3 二值数据的两阶段特征选择方法
第34-36页
3.4 实验结果与讨论
第36-38页
3.5 本章小结
第38-40页
第4章 基于最大信息系数的特征选择方法
第40-53页
4.1 Filter特征选择模型框架
第40页
4.2 基于Filter模型的两阶段特征选择方法
第40-44页
4.2.1 基于均衡增益值的特征排序方法
第40-41页
4.2.2 基于最大信息系数的特征选择方法
第41-42页
4.2.3 高维数据的两阶段特征选择方法
第42-44页
4.3 实验结果与讨论
第44-51页
4.3.1 第一阶段特征选择实验
第44-47页
4.3.2 二分类数据实验结果
第47-50页
4.3.3 多分类数据实验结果
第50-51页
4.4 本章小结
第51-53页
第5章 基于主成分分析的特征选择方法
第53-59页
5.1 主成分分析方法
第53-54页
5.2 基于主成分分析的两阶段特征选择方法
第54-55页
5.3 实验结果与讨论
第55-58页
5.4 本章小结
第58-59页
结论
第59-60页
参考文献
第60-64页
攻读硕士学位期间发表的学术论文
第64-65页
致谢
第65页
本篇论文共
65
页,
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。
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