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多值属性和多标记数据分类
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多值属性和多标记数据分类
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-8 页
第一章 绪论第8-14 页
　　· 研究背景与意义第8-9 页
　　· 国内外研究现状第9-12 页
　　　　· 多标记分类算法第9-10 页
　　　　· 多标记主动学习和多标记半监督学习第10-11 页
　　　　· 多值属性多标记数据分类第11-12 页
　　· 论文的研究目标与内容第12 页
　　　　· 论文的研究目标第12 页
　　　　· 论文的研究内容第12 页
　　· 论文的组织结构第12-14 页
第二章 多值属性和多标记数据分类第14-24 页
　　· 多值属性多标记数据描述第14 页
　　· 经典多标记分类算法第14-19 页
　　　　· 基于问题转化的方法第15-17 页
　　　　· 基于算法改进的方法第17-19 页
　　· 多值属性多标记决策树算法第19-23 页
　　　　· 算法基本思想第19-20 页
　　　　· 结点停止分裂的条件第20 页
　　　　· SCC_SP算法原理第20-23 页
　　· 本章小结第23-24 页
第三章 结合属性分解与多标记算法的多值属性多标记分类第24-35 页
　　· 属性分解策略第24-27 页
　　　　· 多值拆分编码第25 页
　　　　· 随机选择编码第25 页
　　　　· 重新赋值编码第25 页
　　　　· 分级顺序编码第25-26 页
　　　　· 全集布尔编码第26-27 页
　　· MDML学习框架第27 页
　　· 实验设计和结果分析第27-34 页
　　　　· 数据集合第27-28 页
　　　　· 评价指标第28-29 页
　　　　· 实验设计第29 页
　　　　· 结果分析第29-34 页
　　· 本章小结第34-35 页
第四章 多标记贝叶斯网络分类算法第35-49 页
　　· 多标记贝叶斯网络模型分析第35-36 页
　　· 多标记贝叶斯网络建模第36-40 页
　　　　· GBN算法第36-38 页
　　　　· MBN算法第38-39 页
　　　　· Wrapper-BN算法第39-40 页
　　· 多标记贝叶斯网络模型的预测第40-43 页
　　　　· 基于标记关联的网络加权算法第41-42 页
　　　　· 多标记贝叶斯网络预测结果的判定第42-43 页
　　· 实验设计与结果分析第43-48 页
　　　　· 评价指标第43-44 页
　　　　· 实验设计第44-45 页
　　　　· 实验结果与分析第45-48 页
　　· 本章小结第48-49 页
第五章 基于分层模型的主动学习半监督多标记分类算法第49-61 页
　　· 多标记主动学习和半监督学习概述第49 页
　　· 分层模型第49-53 页
　　　　· CM算法的缺点第49-50 页
　　　　· 分层模型优点第50-51 页
　　　　· 样本空间分割和分层模型的构建第51-53 页
　　· 分层主动学习和半监督学习第53-56 页
　　　　· 不确定度与置信度的度量第53-54 页
　　　　· 分层主动学习和半监督学习算法第54-56 页
　　· 实验设计和结果第56-60 页
　　　　· 实验设计第56-58 页
　　　　· 结果与分析第58-60 页
　　· 本章小结第60-61 页
第六章 总结和展望第61-63 页
　　· 全文回顾与总结第61-62 页
　　· 下一步工作展望第62-63 页
参考文献第63-69 页
致谢第69-70 页
攻读学位期间主要的研究成果第70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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