| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·贝叶斯网络的发展及现状 | 第14-17页 |
| ·贝叶斯网络的学习 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯网络推理 | 第16-17页 |
| ·贝叶斯分类算法的发展及现状 | 第17-19页 |
| ·存在的问题 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-22页 |
| 第二章 贝叶斯分类算法 | 第22-44页 |
| ·贝叶斯网络简介 | 第22-24页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习 | 第24-28页 |
| ·完整数据条件下的参数学习 | 第24-26页 |
| ·不完整数据条件下的参数学习 | 第26-28页 |
| ·贝叶斯网络的结构学习 | 第28-31页 |
| ·完整数据条件下的结构学习 | 第28-30页 |
| ·不完整数据条件下的结构学习 | 第30-31页 |
| ·贝叶斯分类的一般问题 | 第31-33页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第33-34页 |
| ·朴素贝叶斯分类器的扩展 | 第34-38页 |
| ·半朴素贝叶斯分类器 | 第34页 |
| ·TAN分类器 | 第34-36页 |
| ·网络扩展的朴素贝叶斯分类器 | 第36页 |
| ·普通贝叶斯网络分类器 | 第36-38页 |
| ·选择性贝叶斯分类算法 | 第38-42页 |
| ·FSS算法 | 第38-39页 |
| ·FSSJ与BSEJ算法 | 第39-40页 |
| ·K2-AS算法 | 第40-41页 |
| ·Info-AS算法 | 第41-42页 |
| ·SBC算法 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 不完整数据分类算法 | 第44-59页 |
| ·几种主要的不完整数据分类算法 | 第44-53页 |
| ·简单丢弃法和设置特定取值法 | 第44-45页 |
| ·概率参数优化法 | 第45-46页 |
| ·健壮贝叶斯分类器 | 第46-53页 |
| ·基于分布的不完整数据贝叶斯分类器 | 第53-55页 |
| ·DBCI分类器的训练过程 | 第53-54页 |
| ·DBCI分类器的分类过程 | 第54页 |
| ·DBCI分类器的计算复杂度分析 | 第54-55页 |
| ·实验 | 第55-58页 |
| ·实验数据集 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于包装法的选择性不完整数据贝叶斯分类器 | 第59-71页 |
| ·包装法 | 第59-61页 |
| ·选择性不完整数据分类器SRBC | 第61-64页 |
| ·不完整数据分类器的选取 | 第61-62页 |
| ·其它要素的确定 | 第62页 |
| ·SRBC的算法描述 | 第62-64页 |
| ·选择性不完整数据分类器SDBC | 第64-65页 |
| ·实验 | 第65-70页 |
| ·实验1 | 第65-67页 |
| ·实验2 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 基于混合法的选择性不完整数据贝叶斯分类器 | 第71-92页 |
| ·混合法 | 第71-75页 |
| ·过滤法 | 第71-74页 |
| ·混合法 | 第74-75页 |
| ·基于混合法的选择性分类器SRBCBG与CBSRBC | 第75-77页 |
| ·评价函数的选取 | 第75-76页 |
| ·SRBCBG与CBSRBC的算法描述 | 第76-77页 |
| ·基于混合法的选择性分类器RBSD | 第77-80页 |
| ·Relief算法的扩展 | 第78-80页 |
| ·RBSD的算法描述 | 第80页 |
| ·实验 | 第80-89页 |
| ·实验1 | 第80-85页 |
| ·实验2 | 第85-89页 |
| ·选择性不完整数据分类器在实际应用中的意义 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第六章 用于文本数据的选择性贝叶斯分类器 | 第92-105页 |
| ·文本分类中的特征选择 | 第92-97页 |
| ·信息增益 | 第93-94页 |
| ·互信息 | 第94页 |
| ·卡方统计量 | 第94-95页 |
| ·优势率 | 第95页 |
| ·文档频数 | 第95-96页 |
| ·期望交叉熵 | 第96-97页 |
| ·文本分类中两种常用的朴素贝叶斯分类模型 | 第97-99页 |
| ·两种特征评价函数 | 第99-100页 |
| ·实验 | 第100-104页 |
| ·数据集及实验设置 | 第100-101页 |
| ·分类效果的评价指标 | 第101页 |
| ·实验结果及分析 | 第101-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第七章 结束语 | 第105-108页 |
| ·本文工作的总结 | 第105-106页 |
| ·进一步研究的展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 攻读博士期间发表和已录用的论文 | 第116-119页 |
| 学位论文数据集 | 第119页 |