决策树分类算法的研究及应用
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·选题背景及意义 | 第7页 |
| ·国内外研究动态 | 第7-9页 |
| ·本文的组织结构 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 决策树分类算法 | 第11-23页 |
| ·分类 | 第11页 |
| ·决策树方法 | 第11-17页 |
| ·决策树生成算法 | 第13-14页 |
| ·决策树修剪简化与评价指标 | 第14-17页 |
| ·决策树的修剪 | 第14-15页 |
| ·决策树的简化方法 | 第15-16页 |
| ·决策树的评价指标 | 第16-17页 |
| ·ID3 算法的基本原理 | 第17-18页 |
| ·常见的决策树算法 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 决策树 ID3 算法的研究 | 第23-34页 |
| ·ID3 算法流程 | 第23-24页 |
| ·ID3 算法实例 | 第24-27页 |
| ·ID3 算法优劣 | 第27-28页 |
| ·改进ID3 算法 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于属性优先关联度的 ID3 算法研究 | 第34-50页 |
| ·ID3 算法的改进 | 第34-40页 |
| ·凸函数的性质 | 第34-35页 |
| ·ID3 算法的多值偏向问题 | 第35-37页 |
| ·决策树的不稳定性问题 | 第37-39页 |
| ·信息量计算公式的简化 | 第39-40页 |
| ·AID3 的基本思想 | 第40-43页 |
| ·示例测试 | 第43-44页 |
| ·实验分析 | 第44-48页 |
| ·简化信息量的分析 | 第44-46页 |
| ·实验结果 | 第46-47页 |
| ·性能分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 AID3 算法在人力资源管理中的应用 | 第50-62页 |
| ·需求调查 | 第50-52页 |
| ·问题定义 | 第52-54页 |
| ·数据预处理 | 第54-57页 |
| ·建立分类模型 | 第57-60页 |
| ·算法实现 | 第57-59页 |
| ·构建决策树模型 | 第59-60页 |
| ·结果分析 | 第60页 |
| ·测试模型 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第67页 |
