代价敏感特征选择算法及其在软件缺陷预测中的应用



代价敏感特征选择算法及其在软件缺陷预测中的应用

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代价敏感特征选择算法及其在软件缺陷预测中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-17页
· 研究背景及其意义	第10-11页
· 特征选择算法简介	第11-12页
· 特征选择基本概念	第11页
· 特征选择的分类	第11-12页
· 按训练样本是否有标号划分	第11页
· 按与后续学习算法的关系划分	第11-12页
· 按输出类型划分	第12页
· 软件缺陷预测简介	第12-14页
· 软件缺陷预测概述	第12-13页
· 基于机器学习的静态软件缺陷预测	第13-14页
· 代价敏感学习简介	第14-15页
· 本文的研究工作	第15-16页
· 本文的内容安排	第16-17页
第二章代价敏感特征选择	第17-37页
· 引言	第17-18页
· 三种代价敏感特征选择算法	第18-23页
· 典型特征选择算法介绍	第18-20页
2.2.1.1 Variance Score 特征选择算法	第18-19页
2.2.1.2 Laplacian Score 特征选择算法	第19页
2.2.1.3 Constraint Score 特征选择算法	第19-20页
· 代价敏感特征选择算法思想概述	第20-21页
2.2.3 CSVS 特征选择算法	第21页
2.2.4 CSLS 特征选择算法	第21-22页
2.2.5 CSCS 特征选择算法	第22-23页
· 实验结果与分析	第23-35页
· 实验设置	第23-24页
2.3.2 UCI 数据集	第24-26页
2.3.3 NASA 数据集	第26-29页
· 实验讨论	第29-35页
· 本章小结	第35-37页
第三章迭代 Cost-Sensitive Laplacian Score 算法	第37-46页
· 引言	第37-38页
3.2 Iterative Cost-Sensitive Laplacian Score 算法	第38-40页
· 实验结果与分析	第40-45页
· 实验设置	第40页
3.3.2 UCI 数据集	第40-45页
3.3.3 NASA 数据集	第45页
· 本章小结	第45-46页
第四章基于双重代价敏感学习的软件缺陷预测	第46-56页
· 引言	第46-47页
· 基于双重代价敏感学习的软件缺陷预测模型介绍	第47-49页
· 代价敏感分类器	第47-48页
· 双重代价敏感软件缺陷预测模型	第48-49页
· 实验结果与分析	第49-55页
· 实验设置	第49-51页
4.3.2 NASA 数据集	第51-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章总结与展望	第56-58页
· 已有工作总结	第56-57页
· 未来工作展望	第57-58页
参考文献	第58-68页
致谢	第68-69页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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