随机森林改进的若干研究—硕士毕业论文下载



随机森林改进的若干研究

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随机森林改进的若干研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
CONTENTS	第9-11页
第一章绪论	第11-17页
· 课题研究背景及意义	第11-12页
· 研究现状概述	第12-15页
· 论文主要工作	第15-16页
· 论文组织安排	第16-17页
第二章随机森林原理简介	第17-28页
· 集成学习	第17-20页
· 集成学习简介	第17-19页
· Bagging和Boosting算法	第19-20页
· 决策树	第20-22页
· 决策树简介	第20-21页
· 分类回归树(CART)	第21-22页
· 随机森林原理概述	第22-27页
· 随机森林的定义	第23页
· 随机森林算法	第23-24页
· 随机森林的泛化误差	第24-26页
· 样本相似度矩阵	第26-27页
· 随机森林的特点	第27页
· 本章小结	第27-28页
第三章随机森林样本相似度的改进研究	第28-42页
· 随机森林样本相似度计算的改进	第28-31页
· 基于改进样本相似度的分类	第31-37页
· 实验方案和参数设置	第31-32页
· 实验结果与分析	第32-37页
· 基于改进样本相似度的异常点检测研究	第37-41页
· 实验方案和参数设置	第38-39页
· 实验结果与分析	第39-41页
· 本章小结	第41-42页
第四章基于分类间隔加权的随机森林研究	第42-55页
· 分类间隔研究简述	第42-43页
· 基于分类间隔加权的随机森林	第43-45页
· 实验与分析	第45-54页
· 实验数据说明	第45-46页
· 实验方案与参数设置	第46-47页
· 实验结果与分析	第47-54页
· 本章小结	第54-55页
第五章总结与展望	第55-57页
· 全文总结	第55-56页
· 存在的问题和进一步的研究工作	第56-57页
参考文献	第57-63页
附录	第63-64页
致谢	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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