基于数据挖掘对二手车进行评估与预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 第二章 决策树分类算法研究 | 第11-20页 |
| 2.1 常见的几种分类算法 | 第11-13页 |
| 2.1.1 贝叶斯分类法 | 第11-12页 |
| 2.1.2 神经网络 | 第12页 |
| 2.1.3 支持向量机 | 第12-13页 |
| 2.2 决策树算法概述 | 第13-15页 |
| 2.2.1 决策树的生成过程 | 第14页 |
| 2.2.2 决策树的剪枝技术 | 第14页 |
| 2.2.3 决策树的性能评价 | 第14-15页 |
| 2.3 几种常见的决策树算法 | 第15-20页 |
| 2.3.1 ID3算法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 C4.5 算法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 CART算法 | 第18页 |
| 2.3.4 CHAID算法 | 第18-20页 |
| 第三章 实证分析 | 第20-32页 |
| 3.1 数据来源 | 第20-21页 |
| 3.2 数据预处理 | 第21-23页 |
| 3.3 模型运用 | 第23-32页 |
| 3.3.1 神经网络模型应用 | 第23-26页 |
| 3.3.2 决策树模型应用 | 第26-27页 |
| 3.3.3 CHAID模型应用 | 第27-32页 |
| 第四章 总结与展望 | 第32-33页 |
| 参考文献 | 第33-35页 |
| 致谢 | 第35-36页 |
