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不确定数据和代价敏感学习研究
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不确定数据和代价敏感学习研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-12页
第一章 绪论
第12-33页
1.1 研究背景及意义
第12-15页
1.1.1 不确定挖掘技术的兴起
第12-13页
1.1.2 代价敏感分类受到重视
第13-15页
1.1.3 不确定数据的代价敏感分类器的研究意义
第15页
1.2 不确定挖掘技术的研究现状
第15-26页
1.2.1 不确定数据的分类分析
第15-18页
1.2.2 不确定数据的聚类分析
第18-21页
1.2.3 不确定数据的频繁项集挖掘
第21-25页
1.2.4 不确定数据的孤立点检测
第25-26页
1.3 代价敏感分类器的研究现状
第26-29页
1.3.1 rescaling方法
第27-28页
1.3.2 reweighted方法
第28-29页
1.3.3 扩展法
第29页
1.4 本文的研究内容和主要创新点
第29-31页
1.4.1 对不确定数据流进行分类分析
第30页
1.4.2 提出新的代价敏感算法
第30-31页
1.4.3 不确定数据的代价敏感学习
第31页
1.5 论文组织结构
第31-33页
第二章 属性不确定数据流的集成分类算法
第33-45页
2.1 引言
第33页
2.2 相关工作
第33-35页
2.2.1 数据流分类
第33-34页
2.2.2 不确定数据分类
第34页
2.2.3 不确定数据流分类
第34-35页
2.3 问题定义
第35页
2.4 基分类器的构造
第35-37页
2.4.1 属性选择的方法
第35-36页
2.4.2 样本分裂策略
第36-37页
2.4.3 停止标准
第37页
2.5 基分类器的改造
第37-39页
2.6 分类集成算法
第39-41页
2.7 实验
第41-44页
2.7.1 SEA数据集
第42-43页
2.7.2 Forest Covertype数据集
第43-44页
2.8 小结
第44-45页
第三章 贝叶斯决策树的代价敏感学习算法
第45-58页
3.1 引言
第45页
3.2 相关研究与问题定义
第45-48页
3.2.1 决策树算法
第45-47页
3.2.2 贝叶斯算法
第47页
3.2.3 问题定义
第47-48页
3.3 属性选择方式
第48-49页
3.4 CS-NBT算法
第49-51页
3.4.1 训练算法
第49-50页
3.4.2 测试算法
第50-51页
3.5 实验
第51-57页
3.6 小结
第57-58页
第四章 弱化贝叶斯假设的代价敏感学习算法
第58-72页
4.1 引言
第58页
4.2 相关研究
第58-59页
4.3 问题定义
第59-60页
4.4 CS_ANDE算法
第60-63页
4.4.1 CS_AODE算法
第61页
4.4.2 CS_A2DE算法
第61-62页
4.4.3 分类器的学习
第62-63页
4.5 实验
第63-71页
4.6 小结
第71-72页
第五章 不确定数据的代价敏感学习算法
第72-95页
5.1 引言
第72页
5.2 相关工作
第72-74页
5.2.1 不确定数据分类
第72-73页
5.2.2 代价敏感算法
第73-74页
5.3 问题定义
第74-75页
5.4 CS-UNB算法
第75-80页
5.4.1 分类策略
第75-77页
5.4.2 不确定信息处理方法
第77-78页
5.4.3 算法步骤
第78-80页
5.5 CS-DTU算法
第80-83页
5.5.1 训练算法
第80-82页
5.5.2 测试算法
第82-83页
5.6 实验
第83-94页
5.7 小结
第94-95页
第六章 代价敏感不确定分类器的单批测试算法
第95-109页
6.1 引言
第95页
6.2 问题定义
第95-96页
6.3 单批算法
第96-99页
6.3.1 属性选择方式
第96-98页
6.3.2 SBT-CSUNB算法
第98-99页
6.4 实验
第99-108页
6.5 小结
第108-109页
第七章 总结与展望
第109-111页
参考文献
第111-119页
致谢
第119-120页
作者简介
第120页
本篇论文共
120
页,
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