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商品推荐的决策树算法

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商品推荐的决策树算法

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-7页
1 绪论	第7-11页
1.1 研究背景	第7-8页
1.2 研究现状	第8-9页
1.2.1 算法研究现状	第8页
1.2.2 产业界应用现状	第8-9页
1.3 研究意义	第9-10页
1.4 研究目的和研究内容	第10-11页
1.4.1 研究目的	第10页
1.4.2 研究内容	第10-11页
2 数据预处理	第11-16页
2.1 处理缺失值	第11页
2.2 数据标准化	第11-12页
2.3 主成分分析降维	第12-15页
2.3.1 主成分分析的基本思想	第12页
2.3.2 主成分分析的数学模型	第12-13页
2.3.3 主成分分析的几何解释	第13-15页
2.4 本章小结	第15-16页
3 协同过滤推荐算法	第16-20页
3.1 相似性度量方法	第16-17页
3.2 基于用户的协同过滤	第17-18页
3.3 基于商品的协同过滤	第18-19页
3.4 本章小结	第19-20页
4 梯度提升树	第20-27页
4.1 分类回归树	第20-22页
4.1.1 基尼指数	第20页
4.1.2 条件基尼指数	第20页
4.1.3 基尼增益	第20-21页
4.1.4 CART树生成	第21-22页
4.2 梯度提升树	第22-26页
4.2.1 Adaboost提升算法	第22-24页
4.2.2 梯度提升回归树	第24-25页
4.2.3 梯度提升分类树	第25-26页
4.3 小结	第26-27页
5 决策树推荐的实现	第27-44页
5.1 数据预处理	第27-35页
5.1.1 实验数据集	第27-28页
5.1.2 数据预处理	第28-35页
5.2 主成分分析实现	第35-38页
5.3 模型实现	第38-43页
5.3.1 模型评价标准	第38-39页
5.3.2 训练模型	第39-41页
5.3.3 模型融合	第41-43页
5.4 小结	第43-44页
6 总结	第44-45页
致谢	第45-46页
参考文献	第46-47页

本篇论文共47页，点击这进入下载页面。

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