基于逻辑回归的金融数据分类系统的设计与实现
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 金融数据分类系统设计 | 第18-23页 |
| 2.1 金融数据类别 | 第18页 |
| 2.2 金融数据分类系统目标 | 第18-19页 |
| 2.3 金融数据分类系统结构设计 | 第19-20页 |
| 2.4 分类器训练 | 第20-21页 |
| 2.5 分类评估 | 第21-22页 |
| 2.6 金融数据分类 | 第22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 系统详细设计 | 第23-41页 |
| 3.1 数据提取 | 第23-24页 |
| 3.1.1 数据库导出 | 第23-24页 |
| 3.1.2 多标签合并 | 第24页 |
| 3.2 数据预处理 | 第24-28页 |
| 3.2.1 分词 | 第25-27页 |
| 3.2.2 过滤停用词和噪声 | 第27-28页 |
| 3.3 特征提取 | 第28-32页 |
| 3.3.1 文档频次法特征提取 | 第29-31页 |
| 3.3.2 优势比法特征提取 | 第31-32页 |
| 3.4 特征加权 | 第32-33页 |
| 3.5 特征向量化 | 第33-34页 |
| 3.6 逻辑回归模型训练 | 第34-37页 |
| 3.6.1 逻辑回归模型 | 第34-35页 |
| 3.6.2 最优化方法 | 第35-36页 |
| 3.6.3 训练过程 | 第36-37页 |
| 3.7 分类评估 | 第37-39页 |
| 3.7.1 分类评估过程 | 第37-38页 |
| 3.7.2 分类预测的筛选规则 | 第38-39页 |
| 3.7.3 效果评估的指标 | 第39页 |
| 3.8 金融数据分类 | 第39-40页 |
| 3.9 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 系统实现 | 第41-61页 |
| 4.1 开发环境 | 第41页 |
| 4.2 数据提取实现 | 第41-42页 |
| 4.2.1 数据库导出实现 | 第41-42页 |
| 4.2.2 多标签合并实现 | 第42页 |
| 4.3 数据预处理实现 | 第42-45页 |
| 4.3.1 分词实现 | 第42-44页 |
| 4.3.2 过滤停用词和噪声实现 | 第44-45页 |
| 4.4 特征提取实现 | 第45-47页 |
| 4.4.1 文档频次法计算 | 第45-46页 |
| 4.4.2 优势比法计算 | 第46-47页 |
| 4.5 特征加权实现 | 第47-49页 |
| 4.5.1 计算tf-idf | 第47-49页 |
| 4.5.2 类别偏斜问题解决 | 第49页 |
| 4.6 特征向量化实现 | 第49-50页 |
| 4.7 模型训练实现 | 第50-52页 |
| 4.8 分类评估实现 | 第52-58页 |
| 4.8.1 计算特征权值实现 | 第52-53页 |
| 4.8.2 特征向量化实现 | 第53页 |
| 4.8.3 分类预测实现 | 第53-55页 |
| 4.8.4 效果评估实现 | 第55-56页 |
| 4.8.5 分类器优化实现 | 第56-58页 |
| 4.9 金融数据分类实现 | 第58-60页 |
| 4.10 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |
