| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及其意义 | 第10-11页 |
| ·特征选择算法简介 | 第11-12页 |
| ·特征选择基本概念 | 第11页 |
| ·特征选择的分类 | 第11-12页 |
| ·按训练样本是否有标号划分 | 第11页 |
| ·按与后续学习算法的关系划分 | 第11-12页 |
| ·按输出类型划分 | 第12页 |
| ·软件缺陷预测简介 | 第12-14页 |
| ·软件缺陷预测概述 | 第12-13页 |
| ·基于机器学习的静态软件缺陷预测 | 第13-14页 |
| ·代价敏感学习简介 | 第14-15页 |
| ·本文的研究工作 | 第15-16页 |
| ·本文的内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 代价敏感特征选择 | 第17-37页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·三种代价敏感特征选择算法 | 第18-23页 |
| ·典型特征选择算法介绍 | 第18-20页 |
| ·Variance Score 特征选择算法 | 第18-19页 |
| ·Laplacian Score 特征选择算法 | 第19页 |
| ·Constraint Score 特征选择算法 | 第19-20页 |
| ·代价敏感特征选择算法思想概述 | 第20-21页 |
| ·CSVS 特征选择算法 | 第21页 |
| ·CSLS 特征选择算法 | 第21-22页 |
| ·CSCS 特征选择算法 | 第22-23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-35页 |
| ·实验设置 | 第23-24页 |
| ·UCI 数据集 | 第24-26页 |
| ·NASA 数据集 | 第26-29页 |
| ·实验讨论 | 第29-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 迭代 Cost-Sensitive Laplacian Score 算法 | 第37-46页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·Iterative Cost-Sensitive Laplacian Score 算法 | 第38-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-45页 |
| ·实验设置 | 第40页 |
| ·UCI 数据集 | 第40-45页 |
| ·NASA 数据集 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于双重代价敏感学习的软件缺陷预测 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·基于双重代价敏感学习的软件缺陷预测模型介绍 | 第47-49页 |
| ·代价敏感分类器 | 第47-48页 |
| ·双重代价敏感软件缺陷预测模型 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-55页 |
| ·实验设置 | 第49-51页 |
| ·NASA 数据集 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·已有工作总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |