| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 不平衡分类问题 | 第12-14页 |
| 1.3 不平衡分类问题的解决策略 | 第14-17页 |
| 1.4 本文的结构及创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 统计学习理论及评价指标 | 第19-29页 |
| 2.1 符号说明 | 第19页 |
| 2.2 统计学习理论 | 第19-26页 |
| 2.3 不平衡分类评价指标 | 第26-29页 |
| 第三章 基于Bootstrap的不平衡数据上抽样方法 | 第29-45页 |
| 3.1 Bootstrap | 第29-32页 |
| 3.2 上抽样方法 | 第32-33页 |
| 3.3 基于Bootstrap的不平衡数据上抽样方法 | 第33-35页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第35-45页 |
| 第四章 基于AdaBoost的不平衡数据权值更新方法 | 第45-66页 |
| 4.1 集成学习 | 第45-51页 |
| 4.2 AdaBoost | 第51-55页 |
| 4.3 基于AdaBoost的不平衡数据权值更新方法 | 第55-60页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第60-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |