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改进代价敏感的决策树学习方法研究

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改进代价敏感的决策树学习方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-6 页
Abstract第6-11 页
第一章 引 言第11-15 页
  · 机器学习概述第11-12 页
    · 机器学习问题的标准描述及主要研究问题第11 页
    · 基于代价敏感(Cost-Sensitive Learning, CSL)的分类技术第11-12 页
  · 目前研究状况第12-13 页
  · 本课题的选题意义及主要研究内容第13-15 页
    · 选题目的及意义第13 页
    · 本论文主要研究内容和贡献第13-15 页
第二章 分类的相关概念及决策树算法第15-21 页
  · 分类(Classification)第15-17 页
    · 分类的基本概念第15-16 页
    · 分类的基本技术第16-17 页
  · 决策树算法(Decision Tree Algorithms)第17-21 页
    · 决策树分类的基本思想第17-18 页
    · 决策树学习算法介绍第18 页
    · ID3/C4.5 算法第18-20 页
    · 决策树学习算法总结第20-21 页
第三章 代价敏感学习及相关问题第21-28 页
  · 代价敏感度的学习(Cost-Sensitive Learning)第21-24 页
    · 代价敏感学习基本概念第22-23 页
    · 目前的研究状况第23-24 页
  · 资源约束学习(Budget Learning)与主动学习(Active Learning)第24-28 页
    · 资源约束问题及其应用背景第24 页
    · 处理资源约束问题相关策略第24-25 页
    · 主动学习的基本概念第25-26 页
    · 传统的主动学习方法第26-27 页
    · 扩展的主动学习方法第27-28 页
第四章 资源约束下的代价敏感决策树学习第28-51 页
  · 概述第28-29 页
  · 主要思想第29-32 页
    · 代价敏感学习与决策树算法相结合第29-30 页
    · 主动学习与资源约束第30 页
    · 基于代价敏感的决策树分类方法第30-32 页
  · 基本概念第32-36 页
    · 测试代价和误分类代价第32-33 页
    · 二维代价尺度第33-34 页
    · 结点类标号的判断标准第34-35 页
    · FP 与 FN 的取值对分类结果的影响第35-36 页
    · 专家的偏好第36 页
  · 建立代价敏感的决策树实现方法第36-44 页
    · 实现方法概述第36-37 页
    · 主动学习方法选择空结点中的实例第37-38 页
    · 选择分裂属性第38-42 页
    · 用测试集进行测试第42-44 页
  · 四种不同的实验结果比较第44-50 页
    · 不同的空分支结点所占百分比对误分类代价的影响第44-47 页
    · 有无空分支策略及不同的 Budget 对误分类代价的影响第47-48 页
    · 经过空结点的实例的误分类代价的变化第48-49 页
    · 不同分布的测试代价对实验结果的影响第49-50 页
  · 小结第50-51 页
第五章 代价敏感决策树学习方法的进一步优化第51-58 页
  · 概述第51 页
  · 通过组合以降低测试代价第51-54 页
  · 具体策略第54-55 页
  · 实验结果与分析第55-57 页
  · 小 结第57-58 页
第六章 总结与未来的工作第58-60 页
  · 全文总结第58-59 页
  · 未来工作第59-60 页
参考文献第60-64 页
读研期间发表的科研论文第64-65 页
致 谢第65页

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