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C5.0算法在个人信用评估中的研究与应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究概况第10-12页
    1.3 主要研究内容第12-13页
    1.4 论文结构第13-14页
2 机器学习核心理论与技术研究第14-22页
    2.1 机器学习理论研究第14-17页
    2.2 决策树理论原理与分类第17-20页
    2.3 本章小结第20-22页
3 基于C5.0的信用分类模型分析与设计第22-34页
    3.1 个人信用评价指标体系第22页
    3.2 数据采集与指标体系建立第22-24页
    3.3 数据集预处理第24-25页
    3.4 模型构建与分析第25-32页
    3.5 C5.0模型的综合分析第32-33页
    3.6 本章小结第33-34页
4 基于C5.0的信用分类模型实现与应用第34-48页
    4.1 构造模型第34-37页
    4.2 实验结果分析第37-44页
    4.3 参数调整与结果剖析第44-47页
    4.4 本章小结第47-48页
5 个人信用评估系统的设计与实现第48-56页
    5.1 系统需求分析第48-49页
    5.2 系统架构整体设计与实现第49-51页
    5.3 系统核心功能设计与实现第51-55页
    5.4 本章小结第55-56页
6 总结与展望第56-58页
    6.1 全文总结第56-57页
    6.2 展望第57页
    6.3 本章小结第57-58页
致谢第58-60页
参考文献第60-64页
附录1 攻读硕士学位期间参与的科研项目第64页

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