基于强化学习的特征选择算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 特征选择相关理论 | 第15-25页 |
| 2.1 特征选择定义 | 第15页 |
| 2.2 特征选择过程 | 第15-19页 |
| 2.2.1 子集产生 | 第15-17页 |
| 2.2.2 子集评估 | 第17-18页 |
| 2.2.3 停止准则 | 第18-19页 |
| 2.2.4 结果验证 | 第19页 |
| 2.3 特征选择算法划分 | 第19-24页 |
| 2.3.1 Filter方法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 Wrapper方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 Embedded方法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于强化学习的特征选择算法 | 第25-35页 |
| 3.1 强化学习基本理论 | 第25-28页 |
| 3.1.1 强化学习原理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 Q学习方法 | 第27-28页 |
| 3.2 算法设计 | 第28-33页 |
| 3.2.1 算法流程 | 第29页 |
| 3.2.2 收益获取方式的选择 | 第29-33页 |
| 3.3 算法实现 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于强化学习的特征选择算法改进 | 第35-42页 |
| 4.1 相关理论及分析 | 第35-38页 |
| 4.1.1 信息论 | 第35-37页 |
| 4.1.2 相关系数 | 第37-38页 |
| 4.2 改进算法设计 | 第38-40页 |
| 4.2.1 特征添加方式 | 第38-39页 |
| 4.2.2 特征删除方式 | 第39页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第39-40页 |
| 4.3 改进算法实现 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第42-51页 |
| 5.1 实验环境 | 第42页 |
| 5.2 实验数据 | 第42-43页 |
| 5.3 评价标准 | 第43页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第43-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第58页 |
