基于1-阶增广树研究构造K-阶贝叶斯因果森林模型



基于1-阶增广树研究构造K-阶贝叶斯因果森林模型

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基于1-阶增广树研究构造K-阶贝叶斯因果森林模型

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-12页
1.3 本文的主要研究内容	第12页
1.4 本文的组织结构展示	第12-14页
第2章知识背景	第14-21页
2.1 信息论相关知识	第14-16页
2.1.1 信息论概述	第14页
2.1.2 信息论相关概念	第14-16页
2.2 贝叶斯理论	第16-20页
2.2.1 概率论相关知识	第16-18页
2.2.2 贝叶斯定理	第18-19页
2.2.3 贝叶斯网络	第19-20页
2.3 本章小结	第20-21页
第3章四种典型贝叶斯分类模型介绍	第21-29页
3.1 朴素贝叶斯	第21-22页
3.2 树增广型朴素贝叶斯	第22-25页
3.3 AODE	第25-26页
3.4 K-阶依赖贝叶斯模型	第26-27页
3.5 本章小结	第27-29页
第4章 K-阶贝叶斯因果森林模型	第29-33页
4.1 KCF模型构建原理	第29-30页
4.2 KCF模型的构造算法	第30-31页
4.3 KCF模型复杂度分析	第31-32页
4.4 本章小结	第32-33页
第5章实验与分析	第33-50页
5.1 实验环境	第33页
5.2 实验数据	第33-34页
5.3 实验方法	第34-35页
5.4 实验结果分析与对比	第35-43页
5.5 详细分析Thyroid数据集上的KCF模型	第43-49页
5.6 本章小结	第49-50页
第6章总结与展望	第50-52页
6.1 工作总结	第50-51页
6.2 工作展望	第51-52页
参考文献	第52-55页
作者简介及科研成果	第55-56页
致谢	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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