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基于条件概率的离散数据相似性度量研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
图标清单及主要符号表第10-11页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 论文的主要工作和研究内容第15页
    1.4 本文组织结构第15-17页
第二章 分类器与评估方法第17-27页
    2.1 k近邻分类器第17-19页
    2.2 RBF网络第19-22页
        2.2.1 径向基函数第19-20页
        2.2.2 RBF网络结构第20-22页
    2.3 评估方法与性能度量第22-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 分类属性的相似性度量第27-44页
    3.1 Lin相似性度量第27-30页
    3.2 Lin1相似性度量第30-31页
    3.3 MLin相似性度量第31-36页
        3.3.1 MLin相似性的原理第31-33页
        3.3.2 MLin相似性算法描述与分析第33-36页
    3.4 实验结果与分析第36-43页
        3.4.1 数据集描述第36-37页
        3.4.2 k-NN分类器的实验结果与分析第37-40页
        3.4.3 RBF网络的实验结果与分析第40-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 有序离散属性的相似性度量第44-51页
    4.1 Lin方法对有序离散值的相似性度量第44-46页
    4.2 MLin方法对有序离散值的相似性度量第46-47页
    4.3 实验结果与分析第47-50页
        4.3.1 数据集描述第47页
        4.3.2 k-NN的实验结果第47-49页
        4.3.3 RBF网络的实验结果第49-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 相似性度量在小额贷款用户申请资质的分析应用第51-56页
    5.1 小额贷款用户基本资质信息第51-52页
    5.2 实验结果与分析第52-55页
    5.3 本章小结第55-56页
总结与展望第56-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第61-62页
致谢第62-63页
附件第63页

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