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示例学习的决策树算法研究
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示例学习的决策树算法研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-7 页
致谢第7-8 页
目录第8-10 页
图表目录第10-11 页
第一章 绪论第11-22 页
　　· 决策树归纳学习的相关知识背景第11-18 页
　　　　· 机器学习第11-15 页
　　　　· 分类第15-16 页
　　　　· 归纳学习第16-17 页
　　　　· 决策树第17-18 页
　　· 决策树构造算法概述第18-20 页
　　· 本文的主要内容第20-21 页
　　· 本文的组织第21-22 页
第二章 示例学习的理论基础与决策树学习的最优化第22-27 页
　　· 示例学习第22 页
　　· 扩张矩阵理论的基本概念第22-25 页
　　· 决策树归纳学习中的最优化问题第25-26 页
　　· 本章小结第26-27 页
第三章 ID3算法研究与C4.5算法简介第27-43 页
　　· ID3算法第27-36 页
　　　　· CLS算法第27-28 页
　　　　· 信息论简介第28-30 页
　　　　· 信息论在决策树学习中的意义及应用第30-31 页
　　　　· ID3算法的基本原理第31-32 页
　　　　· ID3算法描述第32-33 页
　　　　· ID3算法实例第33-36 页
　　· ID3算法的评价第36-37 页
　　　　· ID3的优点第36 页
　　　　· ID3的缺点第36-37 页
　　· C·算法简介第37-41 页
　　　　· C·采用的算法第37-38 页
　　　　· C·如何估算错分率进行剪枝第38-40 页
　　　　· C·的优缺点第40-41 页
　　· 决策树准确率的判定第41-42 页
　　· 本章小结第42-43 页
第四章 决策树简化算法研究第43-56 页
　　· 决策树简化方法概述第43-46 页
　　　　· 简化决策树的动机第43-44 页
　　　　· ID3的缺陷与决策树过大的原因第44-45 页
　　　　· 简化决策树方法简介第45-46 页
　　· 基于蕴含规则的决策树简化算法BOIR第46-52 页
　　　　· 算法描述第47-51 页
　　　　· BOIR算法复杂性分析第51-52 页
　　· BOIR学习逻辑表达式试验与评价第52-54 页
　　· 本章小结第54-56 页
第五章 结束语第56-58 页
　　· 论文的创新工作第56-57 页
　　· 下一步的工作第57-58 页
参考文献第58-61 页
附录一(部分原代码)第61-66 页
附录二(发表论文)第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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