分类算法在心脏病预诊中的研究



分类算法在心脏病预诊中的研究

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分类算法在心脏病预诊中的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-18页
1.1 心脏病预诊的研究背景及意义	第14页
1.2 心脏病预诊的国内外研究现状	第14-15页
1.3 本文的研究工作与论文的结构安排	第15-18页
1.3.1 本文的研究工作	第15-16页
1.3.2 论文的结构安排	第16-18页
第二章机器学习技术概述	第18-26页
2.1 机器学习	第18-19页
2.1.1 有监督学习	第19页
2.1.2 无监督学习	第19页
2.2 模型评估方法	第19-21页
2.2.1 留出法	第20页
2.2.2 交叉验证法	第20-21页
2.2.3 自助法	第21页
2.3 参数调节	第21-22页
2.4 性能评价标准	第22-24页
2.4.1 混淆矩阵	第22-23页
2.4.2 ROC曲线	第23-24页
2.5 机器学习计算库	第24-25页
2.5.1 NumPy库	第24-25页
2.5.2 SciPy库	第25页
2.5.3 Matplotlib库	第25页
2.5.4 Scikit-learn库	第25页
2.6 本章小结	第25-26页
第三章分类算法在心脏病预诊中的准确率研究	第26-62页
3.1 心脏病数据集	第27-29页
3.2 K近邻分类器	第29-35页
3.2.1 K近邻算法	第29-31页
3.2.2 计算结果	第31-35页
3.3 支持向量机分类器	第35-45页
3.3.1 支持向量机算法	第35-39页
3.3.2 核函数	第39-40页
3.3.3 计算结果	第40-45页
3.4 逻辑回归分类器	第45-48页
3.4.1 逻辑回归算法	第45-46页
3.4.2 计算结果	第46-48页
3.5 决策树分类器	第48-52页
3.5.1 决策树算法	第48页
3.5.2 划分选择	第48-49页
3.5.3 计算结果	第49-52页
3.6 朴素贝叶斯分类器	第52-55页
3.6.1 朴素贝叶斯算法	第52-53页
3.6.2 计算结果	第53-55页
3.7 随机森林分类器	第55-58页
3.7.1 随机森林算法	第55-56页
3.7.2 计算结果	第56-58页
3.8 研究结果对比	第58-60页
3.9 本章小结	第60-62页
第四章基于APSO算法改进的RBF核 SVM心脏病预诊模型	第62-72页
4.1 微粒群算法	第62-64页
4.2 加速微粒群算法	第64-66页
4.3 APSO算法改进	第66-68页
4.4 计算结果	第68-71页
4.5 本章小结	第71-72页
第五章总结与展望	第72-74页
5.1 全文总结	第72-73页
5.2 未来展望	第73-74页
参考文献	第74-78页
致谢	第78-80页
作者简介	第80-81页

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