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基于模型算法的网络艺术考级研究分析

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-15页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 研究现状第13-14页
    1.3 本文主要研究内容第14-15页
第2章 艺术考级成绩的二分类算法第15-38页
    2.1 支持向量机理论及算法第15-24页
    2.2 逻辑回归模型第24-29页
    2.3 考级数据实验结果及其分析第29-37页
    2.4 本章小结第37-38页
第3章 回归算法的艺术考级数据预测第38-50页
    3.1 支持向量机回归算法原理第38-44页
    3.2 CART算法原理第44-46页
    3.3 考级数据实验结果及其分析第46-49页
    3.4 本章小结第49-50页
第4章 矩阵分解算法在机构评分中的应用第50-55页
    4.1 矩阵分解算法第50-52页
    4.2 实例分析第52-54页
    4.3 本章小结第54-55页
第5章 艺术考级数据的可视化第55-60页
    5.1 浙江省艺术考级网络化区域第55-56页
    5.2 基于时间序列模型的传统模式考级人数的变化第56-57页
    5.3 2017年浙江省网络艺术考级专业分布情况第57-58页
    5.4 网络化考级报考级别和年龄的分布情况第58-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第6章 结论与展望第60-62页
    6.1 结论第60页
    6.2 主要创新点第60页
    6.3 展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-65页

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