基于MPI的正则化贪心森林的并行化设计与实现

摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-9页
第1章 引言	第9-14页
·研究背景和意义	第9-10页
·决策树算法并行化研究现状	第10-12页
·本文的研究目标和研究要点	第12-13页
·本文章节结构	第13-14页
第2章 相关原理和技术	第14-26页
·并行计算相关原理和技术	第14-17页
·决策树集成学习算法	第17-20页
·MPI 编程模型	第20-24页
·基于 MPI 的决策树并行方案	第24-26页
第3章 RGF 算法并行化设计分析	第26-38页
·正则化贪心森林（RGF）算法	第26-31页
·RGF 的并行性分析	第31-36页
·RGF 算法的程序并行模式	第36-38页
第4章 并行 RGF 算法的实现	第38-50页
·并行 RGF 算法架构	第38-39页
·并行 RGF 算法的负载平衡实现	第39-42页
·基于 MPI 的并行 RGF 算法实现	第42-50页
第5章 实验设计与结果对比	第50-60页
·实验环境配置	第50-51页
·实验数据	第51页
·实验评估	第51-52页
·并行 RGF 算法对效果的影响	第52-53页
·串行 RGF 与并行 RGF 算法实验对比	第53-58页
·实验总结	第58-60页
第6章 总结与展望	第60-62页
·总结	第60-61页
·展望	第61-62页
参考文献	第62-67页
致谢	第67页