面向类分布不平衡数据的组合分类器剪枝方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1. 研究背景与现状 | 第9-11页 |
| 1.2. 研究目的及意义 | 第11页 |
| 1.3. 本文的主要贡献 | 第11-12页 |
| 1.4. 本文组织架构 | 第12-14页 |
| 2. 组合分类器和剪枝方法 | 第14-25页 |
| 2.1. 组合分类器学习 | 第14-19页 |
| 2.1.1. 组合分类器 | 第14-16页 |
| 2.1.2. 组合分类器学习算法 | 第16-18页 |
| 2.1.3. 面向不平衡数据的组合分类器 | 第18-19页 |
| 2.2. 组合剪枝算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1. 基分类器空间搜索选取的策略 | 第20-21页 |
| 2.2.2. 剪枝实例集 | 第21-22页 |
| 2.2.3. 剪枝的评估指标 | 第22-24页 |
| 2.2.4. 子组合分类器的大小 | 第24页 |
| 2.3. 本章小结 | 第24-25页 |
| 3. 不平衡类分类的评估指标和实验平台 | 第25-31页 |
| 3.1. 性能评估指标 | 第25-27页 |
| 3.2. 实验平台 | 第27-30页 |
| 3.3. 本章小结 | 第30-31页 |
| 4. 基于抽样技术的组合剪枝算法 | 第31-41页 |
| 4.1. 抽样 | 第31-32页 |
| 4.2. 基于采样技术的组合剪枝算法 | 第32-34页 |
| 4.3. 实验结果 | 第34-40页 |
| 4.3.1. 实验参数设置 | 第34-35页 |
| 4.3.2. 实验结果分析 | 第35-40页 |
| 4.4. 本章小结 | 第40-41页 |
| 5. 基于正类边界理论的组合剪枝算法 | 第41-50页 |
| 5.1. 边界实例的选择 | 第41-42页 |
| 5.2. 剪枝算法实现 | 第42-44页 |
| 5.3. 实验结果 | 第44-49页 |
| 5.3.1. 参数设置 | 第44页 |
| 5.3.2. 结果分析 | 第44-49页 |
| 5.4. 本章小结 | 第49-50页 |
| 6. 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简介 | 第56页 |
