声明
摘要
1.绪论
1.1.研究背景与现状
1.2.研究目的及意义
1.3.本文的主要贡献
1.4.本文组织架构
2.组合分类器和剪枝方法
2.1.组合分类器学习
2.1.1.组合分类器
2.1.2.组合分类器学习算法
2.1.3.面向不平衡数据的组合分类器
2.2.组合剪枝算法
2.2.1.基分类器空间搜索选取的策略
2.2.2.剪枝实例集
2.2.3.剪枝的评估指标
2.2.4.子组合分类器的大小
2.3.本章小结
3.不平衡类分类的评估指标和实验平台
3.1.性能评估指标
3.2.实验平台
3.3.本章小结
4.基于抽样技术的组合剪枝算法
4.1.抽样
4.2.基于采样技术的组合剪枝算法
4.3.实验结果
4.3.1.实验参数设置
4.3.2.实验结果分析
4.4.本章小结
5.基于正类边界理论的组合剪枝算法
5.1.边界实例的选择
5.2.剪枝算法实现
5.3.实验结果
5.3.1.参数设置
5.3.2.结果分析
5.4.本章小结
6.总结与展望
参考文献
致谢
个人简介