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基于决策树的慢性肾脏疾病的预后研究与实现

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 论文研究内容及结构第13-15页
第2章 算法选择及理论基础第15-28页
    2.1 算法比较与选择第15-17页
    2.2 信息论理论基础第17-19页
        2.2.1 信息论概述第17页
        2.2.2 熵第17-18页
        2.2.3 互信息第18-19页
    2.3 决策树算法概述第19-24页
        2.3.1 决策树算法简介第19-21页
        2.3.2 属性选择原理第21-23页
        2.3.3 剪枝第23-24页
    2.4 C4.5决策树算法描述第24-28页
        2.4.1 算法构造过程第24-25页
        2.4.2 连续属性的处理第25-26页
        2.4.3 悲观剪枝法第26-28页
第3章 决策树算法优化第28-34页
    3.1 类-属性加权均值离散法第28-31页
        3.1.1 类-属性加权均值法思想第28-29页
        3.1.2 类-属性加权均值法步骤第29-30页
        3.1.3 类-属性加权均值法效果验证第30-31页
    3.2 渐近剪枝方法第31-34页
        3.2.1 渐近剪枝思想第31-32页
        3.2.2 渐近剪枝算法步骤第32页
        3.2.3 渐近剪枝算法效果验证第32-34页
第4章 慢性肾脏疾病预后模型实证分析第34-38页
    4.1 样本选取第34-35页
    4.2 缺失值处理第35-36页
    4.3 生成预后模型第36-37页
    4.4 交叉验证与结果比较第37-38页
第5章 慢性肾脏疾病预后系统的设计与实现第38-49页
    5.1 需求分析第38-39页
    5.2 开发环境介绍第39页
    5.3 结构设计第39-40页
    5.4 功能流程设计第40-42页
    5.5 数据库设计第42-45页
    5.6 系统实现第45-49页
第6章 结束语与展望第49-51页
    6.1 总结第49页
    6.2 展望第49-51页
参考文献第51-55页
攻读学位期间发表的论文第55-56页
致谢第56页

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