| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文组织 | 第12-13页 |
| 第2章 预备知识 | 第13-22页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第13-16页 |
| ·条件概率和乘法定理 | 第13页 |
| ·全概率公式和贝叶斯定理 | 第13-14页 |
| ·极大后验假设与极大似然假设 | 第14页 |
| ·事件的独立性 | 第14-15页 |
| ·朴素贝叶斯分类原理 | 第15-16页 |
| ·朴素贝叶斯分类器的优缺点 | 第16页 |
| ·集成学习 | 第16-19页 |
| ·集成学习概念 | 第16页 |
| ·集成学习的构成方法 | 第16-17页 |
| ·集成学习的作用 | 第17-18页 |
| ·Bagging算法 | 第18-19页 |
| ·随机ORACLE算法 | 第19-22页 |
| ·随机Oracle集成器 | 第19-20页 |
| ·随机Oracle效率分析 | 第20-22页 |
| 第3章 朴素贝叶斯集成学习的差异性 | 第22-29页 |
| ·集成学习的差异性 | 第22-24页 |
| ·简单差异性(The plain disagreement) | 第22-23页 |
| ·Fail/Non-Fail差异性 | 第23页 |
| ·Q统计 | 第23页 |
| ·相关系数(The correlation coefficient) | 第23-24页 |
| ·熵差异性 | 第24页 |
| ·朴素贝叶斯集成 | 第24页 |
| ·基于随机ORACLE的朴素贝叶斯集成差异性 | 第24-28页 |
| ·朴素贝叶斯集成算法 | 第25-26页 |
| ·基于随机Oracle的朴素贝叶斯差异性实验研究 | 第26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于ORACLE选择的朴素贝叶斯集成算法 | 第29-39页 |
| ·选择性集成 | 第29页 |
| ·选择性集成算法 | 第29-33页 |
| ·选择性集成的理论基础 | 第29-31页 |
| ·GASEN算法 | 第31-32页 |
| ·CLUSEN算法 | 第32-33页 |
| ·基于爬山法的朴素贝叶斯集成算法 | 第33-35页 |
| ·基于爬山法的朴素贝叶斯集成算法原理 | 第33-34页 |
| ·基于爬山法的朴素贝叶斯集成算法实验研究 | 第34-35页 |
| ·基于ORACLE贪心选择的朴素贝叶斯集成算法 | 第35-38页 |
| ·基于Oracle贪心选择的朴素贝叶斯集成算法原理 | 第35-36页 |
| ·基于Oracle贪心选择的朴素贝叶斯集成算法实验研究 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 连续数据的离散化 | 第39-43页 |
| ·离散化方法 | 第39-41页 |
| ·等宽离散法(EWD) | 第39页 |
| ·等频离散法(EFD) | 第39-40页 |
| ·最小熵离散化方法(EPD) | 第40-41页 |
| ·算法实验研究 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 总结与展望 | 第43-44页 |
| ·本文总结 | 第43页 |
| ·工作展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
