基于决策树的单调分类算法研究
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 决策树算法研究现状 | 第12页 |
| 1.3 单调分类问题研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 单调分类问题相关基础 | 第15-21页 |
| 2.1 决策树及相关概念 | 第15-16页 |
| 2.2 单调分类问题 | 第16-17页 |
| 2.3 有序信息熵与有序互信息 | 第17-19页 |
| 2.4 单调分类算法REMT | 第19-21页 |
| 第三章 基于双向有序互信息的单调分类算法 | 第21-35页 |
| 3.1 双向有序互信息分析 | 第21-22页 |
| 3.2 基于双向有序互信息的决策树生成及集结方法 | 第22-23页 |
| 3.3 基于双向有序互信息的单调分类算法 | 第23-27页 |
| 3.4 实验分析 | 第27-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于决策森林的单调分类算法 | 第35-47页 |
| 4.1 决策森林 | 第35-36页 |
| 4.2 基于决策森林的单调分类算法 | 第36-42页 |
| 4.2.1 单棵决策树的训练集采样方法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 样本量的确定方法 | 第37-40页 |
| 4.2.3 决策结果的集结方法 | 第40-42页 |
| 4.3 实验分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 结束语 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 个人简况及联系方式 | 第57-61页 |
