面向不平衡数据分类问题的核逻辑回归算法的设计与实现

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面向不平衡数据分类问题的核逻辑回归算法的设计与实现

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面向不平衡数据分类问题的核逻辑回归算法的设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-22页
1.1 机器学习与分类问题	第14-16页
1.1.1 机器学习	第14-15页
1.1.2 分类问题	第15-16页
1.2 不平衡数据分类问题	第16-19页
1.2.1 不平衡数据分类问题特点	第16-17页
1.2.2 不平衡数据分类问题的研究现状	第17-19页
1.3 本文的主要工作和组织结构	第19-22页
第二章核逻辑回归模型	第22-32页
2.1 逻辑回归模型	第22-26页
2.1.1 线性回归	第22页
2.1.2 梯度下降法	第22-24页
2.1.3 逻辑回归分类模型	第24-26页
2.2 核逻辑回归模型	第26-30页
2.2.1 核函数方法与支持向量机	第26-28页
2.2.2 过拟合与正则化	第28-29页
2.2.3 核逻辑回归分类模型	第29-30页
2.3 本章小结	第30-32页
第三章核逻辑回归模型在不平衡分类问题上的算法研究	第32-42页
3.1 不平衡分类结果评价标准	第32-34页
3.1.1 混淆矩阵	第32-33页
3.1.2 受试者工作特征曲线	第33-34页
3.2 面向不平衡数据分类问题的核逻辑回归算法	第34-38页
3.2.1 超参数与偏置项的选择过程与择优标准	第34-36页
3.2.2 模型超参数网格搜索法	第36-38页
3.2.3 模型偏置项临界值方法	第38页
3.3 算法的具体步骤	第38-41页
3.3.1 超参数设置	第39页
3.3.2 偏置项设置	第39-40页
3.3.3 分类模型的评价	第40-41页
3.4 本章小结	第41-42页
第四章实验及结果分析	第42-52页
4.1 实验设计	第42-45页
4.1.1 实验数据	第42-44页
4.1.2 参数设置	第44-45页
4.2 实验结果	第45-51页
4.2.1 基于权重均等评价标准的学习算法实验结果	第45-47页
4.2.2 基于权重偏向评价标准的学习算法实验结果	第47-49页
4.2.3 实验结果分析及进一步实验的设计和结果	第49-51页
4.3 本章小结	第51-52页
第五章结论与展望	第52-54页
参考文献	第54-58页
致谢	第58-60页
作者简介	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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