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基于主动学习的非均衡数据分类研究

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基于主动学习的非均衡数据分类研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-15页
  · 非均衡数据分类问题的研究背景和意义第9-10页
  · 非均衡数据分类的研究现状第10-13页
    · 数据集重构第11页
    · 改进算法方面第11-12页
    · 代价敏感学习第12页
    · 集成学习第12-13页
  · 本文主要内容第13-14页
  · 本文组织结构第14-15页
第二章 非均衡数据分类的研究基础第15-27页
  · 重采样技术及其主要算法第15-17页
    · 过取样算法第15-16页
    · 欠取样算法第16-17页
  · 主动学习算法第17-18页
    · 不确定性抽样主动学习第18页
    · QBC主动学习第18页
  · 支持向量机算法原理第18-22页
    · 线性支持向量机第18-20页
    · 非线性支持向量机第20-22页
  · 集成学习第22-23页
    · 集成学习的产生和发展第22页
    · 集成学习的基本原理第22-23页
  · 非均衡数据分类的性能评估第23-27页
    · F-measure和G-mean第24-25页
    · ROC曲线第25-26页
    · K折交叉验证第26-27页
第三章 基于主动学SMOTE的非均衡数据分类第27-33页
  · 引言第27页
  · 主动学习与支持向量机结合优势第27-28页
  · 基于主动学SMOTE的非均衡数据分类算法第28-30页
    · 算法简介第28-29页
    · 算法描述及流程图第29-30页
  · 实验与分析第30-32页
    · 数据集第30-31页
    · 实验结果及分析第31-32页
  · 结论第32-33页
第四章 基于集成的非均衡数据分类主动学习算法第33-40页
  · 引言第33页
  · 相关工作第33-36页
    · 拆分与集成结合的优势第33页
    · Adaboost集成算法第33-35页
    · QBC主动学习策略第35-36页
  · 基于集成的非均衡数据分类主动学习算法第36-37页
    · 算法简介第36页
    · 算法描述第36-37页
  · 实验与分析第37-39页
    · 数据集第37页
    · 实验结果及分析第37-39页
  · 小结第39-40页
第五章 总结与展望第40-42页
  · 本文总结第40页
  · 研究展望第40-42页
参考文献第42-46页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第46-47页
致谢第47页

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