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面向数据流挖掘算法的研究与改进

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 引言第8-9页
    1.2 研究现状第9-11页
    1.3 本文的主要工作与组织结构第11-13页
第二章 相关技术第13-28页
    2.1 数据挖掘第13-14页
    2.2 数据流挖掘第14-23页
        2.2.1 基本概念第15页
        2.2.2 数据挖掘技术与数据流挖掘对比分析第15-16页
        2.2.3 数据流的逻辑模型第16-19页
        2.2.4 数据流的应用模型第19-23页
    2.3 决策树学习第23-27页
        2.3.1 决策树表示法第24页
        2.3.2 决策树学习核心算法第24-26页
        2.3.3 决策树学习适应问题第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 面向数据流的决策树算法研究与改进第28-47页
    3.1 Hoeffding Trees第28-33页
        3.1.1 Hoeffding边界第29-30页
        3.1.2 Hoeffding算法模板第30-33页
    3.2 VFDTCA算法的改进设计第33-35页
    3.3 权衡属性指标选择第35-38页
        3.3.1 信息增益第35-37页
        3.3.2 基尼指数第37-38页
    3.4 最小样本量优化第38-39页
    3.5 连续属性处理第39-46页
        3.5.1 VFDTc算法第40-41页
        3.5.2 NIP分类器第41-43页
        3.5.3 连续属性处理的实现第43-46页
    3.6 本章小结第46-47页
第四章 实验与分析第47-55页
    4.1 实验方案第47-48页
        4.1.1 开发平台第48页
        4.1.2 数据来源第48页
    4.2 实验分析第48-54页
        4.2.1 模拟对数据流预测的精度变化第49-50页
        4.2.2 算法处理训练样本的性能第50-52页
        4.2.3 算法对未知样本的预测性能第52-54页
    4.3 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
    5.1 总结第55页
    5.2 展望第55-57页
参考文献第57-60页
致谢第60页

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