距离度量学习中的类别不平衡问题研究



距离度量学习中的类别不平衡问题研究

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距离度量学习中的类别不平衡问题研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-8页
第一章绪论	第8-13页
1.1 课题的研究背景及意义	第8-9页
1.2 相关工作	第9-11页
1.3 本文主要研究内容	第11页
1.4 本文组织结构	第11-13页
第二章距离度量学习	第13-19页
2.1 距离度量学习概况	第13-14页
2.1.1 距离度量学习的定义	第13-14页
2.1.2 距离度量学习的一般意义	第14页
2.2 常见的距离度量学习算法	第14-18页
2.3 待研究问题	第18页
2.4 本章小结	第18-19页
第三章类别不平衡学习	第19-30页
3.1 问题分析	第19-20页
3.2 评价准则	第20-24页
3.2.1 两类问题评价准则	第20-22页
3.2.2 多类问题评价准则	第22-24页
3.3 研究现状	第24-29页
3.3.1 两类问题研究现状	第24-26页
3.3.2 多类问题研究现状	第26-29页
3.4 本章小结	第29-30页
第四章 IMLMNN算法	第30-37页
4.1 问题分析	第30页
4.2 算法介绍	第30-35页
4.3 本章小结	第35-37页
第五章实验结果以及分析	第37-45页
5.1 实验设置	第37-38页
5.2 实验结果及分析	第38-42页
5.2.1 两类实验结果	第38-41页
5.2.2 多类实验结果	第41-42页
5.3 与类别不平衡方法的比较	第42-44页
5.4 本章小结	第44-45页
第六章总结与展望	第45-47页
6.1 总结	第45页
6.2 展望	第45-47页
致谢	第47-48页
参考文献	第48-52页
附录	第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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