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【6h】

监督学习中的自动化特征工程

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第一章绪论

1.1研究背景

1.2研究问题

1.3本文主要工作及主要贡献

1.4文章的组织结构

第二章相关工作

2.1传统基于经验的特征工程

2.2深度学习中的特征工程

2.3自动化特征工程

第二章问题描述及符号定义

3.1基于经验的特征工程方法

3.2自动化特征工程方法--AFEM

3.3自动化特征工程方法--LAFEM

第四章监督学习中的特征工程方法

4.1基于经验的特征工程方法

4.1.1数据探索

4.1.2基于经验的特征工程方法的实现

4.1.3基于经验的特征工程模型的训练

4.2自动化特征工程方法AFEM

4.2.1特征族的分类

4.2.2特征族的实现

4.2.3AFEM算法的实现

4.3自动化特征工程算法--LAFEM

4.3.1异构转化网络

4.3.2MDP模式化

4.3.3LAFEM算法的实现

4.3.4LAFEM中的DRL的网络设计

第五章实验研究

5.1基于经验的特征工程算法

5.2自动化特征工程算法--AFEM

5.2.1数据集介绍

5.2.2对比验证

5.2.3实验结果

5.3自动化特征工程算法--LAFEM

5.3.1实验设定

5.3.2准确性比较

5.3.3效率比较

第六章结论与展望

6.1结论

6.2展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢

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著录项

  • 作者

    张健宇;

  • 作者单位

    天津大学;

  • 授予单位 天津大学;
  • 学科 软件工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 Francoise Soulie,王赞;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3TP2;
  • 关键词

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  • 专利
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