基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-15页
·引言	第7-8页
·贝叶斯网络的研究历史与现状	第8-11页
·国内对贝叶斯网络的研究历史与现状	第8-9页
·国外对贝叶斯网络的研究历史与现状	第9-11页
·数据挖掘的研究历史与现状	第11-13页
·本文的主要工作	第13-15页
第二章 贝叶斯网络的相关理论	第15-35页
·预备知识	第15-18页
·贝叶斯网络的描述	第18-20页
·贝叶斯网络中的条件独立性关系	第20-24页
·贝叶斯网络的学习	第24-25页
·贝叶斯网络的结构学习	第25-30页
·完备数据集下网络结构的学习	第25-28页
·不完备数据集下网络结构的学习	第28-30页
·贝叶斯网络的参数学习	第30-35页
·完备数据集下网络参数的学习	第30-32页
·不完备数据集下网络参数的学习	第32-35页
第三章 基于贝叶斯网络的数据挖掘方法	第35-45页
·数据挖掘的定义	第35-36页
·数据挖掘的任务	第36页
·数据挖掘的过程	第36-37页
·数据挖掘的算法	第37-40页
·决策树算法	第38-39页
·遗传算法	第39页
·粗糙集算法	第39-40页
·神经网络算法	第40页
·贝叶斯网络方法应用于数据挖掘	第40-45页
·贝叶斯网络方法优势	第42页
·基于贝叶斯网络的数据挖掘算法思想	第42-45页
第四章 实验结果与分析	第45-53页
·大学毕业生考研情况网络模型	第45-47页
·案例实验结果	第45-46页
·实验结果分析	第46-47页
·农户信用等级评定网络模型	第47-51页
·案例实验结果	第48-50页
·实验结果分析	第50-51页
·结论	第51-53页
结束语	第53-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-60页
在读期间的研究成果	第60-61页