基于信息论的自筛选贝叶斯分类模型的研究与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论知识 | 第13-22页 |
| 2.1 信息论 | 第13-14页 |
| 2.1.1 信息论概述 | 第13页 |
| 2.1.2 信息论相关概念 | 第13-14页 |
| 2.2 分类及评估方法 | 第14-16页 |
| 2.2.1 分类器 | 第14-16页 |
| 2.2.2 分类器评估方法 | 第16页 |
| 2.3 贝叶斯理论 | 第16-21页 |
| 2.3.1 相关概率学知识 | 第16-18页 |
| 2.3.2 贝叶斯定理 | 第18-19页 |
| 2.3.3 贝叶斯网络 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 限制性贝叶斯网络模型介绍 | 第22-31页 |
| 3.1 朴素贝叶斯分类器 | 第22-23页 |
| 3.2 树扩展朴素贝叶斯分类器 | 第23-26页 |
| 3.3 K 阶依赖贝叶斯 | 第26-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 自筛选贝叶斯分类算法 | 第31-48页 |
| 4.1 动态二阶依赖贝叶斯分类器 | 第31-37页 |
| 4.1.1 相关知识及各算法讨论 | 第31-32页 |
| 4.1.2 动态二阶依赖贝叶斯分类器的结构 | 第32-36页 |
| 4.1.3 后验概率计算 | 第36-37页 |
| 4.2 局部二阶依赖贝叶斯分类器 | 第37-40页 |
| 4.2.1 局部互信息 | 第37-38页 |
| 4.2.2 局部二阶依赖贝叶斯分类器的结构 | 第38-40页 |
| 4.2.3 后验概率计算 | 第40页 |
| 4.3 自筛选贝叶斯分类器 | 第40-47页 |
| 4.3.1 贝叶斯分类器错分模糊规律 | 第40-42页 |
| 4.3.2 自筛选贝叶斯分类器的构造过程 | 第42-46页 |
| 4.3.3 后验概率计算 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验分析 | 第48-64页 |
| 5.1 实验环境 | 第48页 |
| 5.2 实验数据集 | 第48-49页 |
| 5.3 实验方法 | 第49-50页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第50-63页 |
| 5.4.1 错分模糊规律验证和分析 | 第50-55页 |
| 5.4.2 算法比较与分析 | 第55-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 未来展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
