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Stacking集成分类器优化算法研究

摘要第10-11页
ABSTRACT第11页
第一章 绪论第12-19页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
        1.1.1 机器学习第12-13页
        1.1.2 集成学习第13页
        1.1.3 Stacking分类器第13-14页
        1.1.4 大数据第14页
    1.2 问题与挑战第14-16页
        1.2.1 获取高准确率Stacking分类器面临的挑战第15-16页
        1.2.2 大规模数据集下Stacking分类器训练面临的挑战第16页
    1.3 本文主要研究工作第16-17页
        1.3.1 基于遗传算法的Stacking分类器配置选择优化算法第16-17页
        1.3.2 基于正负效应剪枝的Stacking分类器配置选择算法第17页
        1.3.3 基于分布式数据存储的Stacking分类器训练算法第17页
    1.4 论文结构与安排第17-19页
第二章 相关技术第19-28页
    2.1 集成学习第19-22页
        2.1.1 集成学习方法第19-20页
        2.1.2 集成选择方法第20-22页
        2.1.3 Stacking分类器的配置选择方法第22页
    2.2 通用分布式计算平台第22-25页
        2.2.1 Hadoop第23-24页
        2.2.2 Spark第24-25页
    2.3 机器学习算法分布式处理第25-27页
        2.3.1 模型并行第26页
        2.3.2 数据并行第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于遗传算法的Stacking分类器配置选择优化算法第28-43页
    3.1 问题描述与建模第29-31页
        3.1.1 Stacking配置选择问题第29页
        3.1.2 遗传算法建模第29-31页
    3.2 基于子空间划分的并行遗传算法第31-32页
    3.3 基于非必要个体禁忌策略的高效遗传算法第32-35页
        3.3.1 非必要配置第32-33页
        3.3.2 禁忌策略第33-35页
    3.4 AGA-E算法第35-36页
    3.5 实验与分析第36-41页
        3.5.1 实验设置第36-39页
        3.5.2 实验流程第39页
        3.5.3 实验结果第39-41页
    3.6 本章小结第41-43页
第四章 基于正负效应剪枝的Stacking分类器配置选择算法第43-53页
    4.1 问题描述与建模第43-44页
    4.2 正负效应评价方法第44-45页
    4.3 基于正负效应的剪枝搜索策略第45-47页
    4.4 PNEP-S算法第47-48页
    4.5 实验与分析第48-52页
        4.5.1 实验设置第48-49页
        4.5.2 实验流程第49-50页
        4.5.3 实验结果第50-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第五章 基于分布式数据存储的Stacking分类器训练算法第53-68页
    5.1 问题描述与建模第53-56页
        5.1.1 标准Stacking分类器训练过程第54-55页
        5.1.2 分布式的Stacking分类器训练模型第55-56页
    5.2 元分类器训练集的分布式生成方法第56-61页
        5.2.1 分类器训练和验证集汇总第56-57页
        5.2.2 权值和中间结果计算第57-59页
        5.2.3 中间结果合并第59-60页
        5.2.4 生成MTS第60-61页
    5.3 基分类器的分布式训练方法第61-62页
    5.4 实验及分析第62-67页
        5.4.1 实验设置第62-63页
        5.4.2 实验流程第63-64页
        5.4.3 实验结果第64-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第六章 结束语第68-70页
    6.1 工作总结第68-69页
    6.2 工作展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-75页
作者在学期间取得的学术成果第75页

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