拓展的朴素贝叶斯分类器的比较研究与优化集成

目录

声明

1绪论

1.1研究背景

1.2研究动态

1.3研究目的与研究内容

1.3.1研究目的

1.3.2研究内容

1.4论文组织结构

2理论基础

2.1朴素贝叶斯

2.1.1基础

2.1.2独立性假设

2.1.3结构、判别与计算

2.1.4平滑修正

2.1.5备注

2.2交叉验证检验

2.2.1思想

2.2.2N-折交叉验证

2.3分类性能指标

2.3.1混淆矩阵

2.3.2正确率

2.3.3N折交叉验证与分类稳定性

2.3.4执行时间

2.4冗余特征、独立性假设与特征删减、特征加权改进方法理论基础

3一种基于卡方独立性检验的特征删减改进方法：FDNB-k

3.1特征删减的必要性

3.2特征删减目的和特征删减逻辑框架

3.3特征删减、数据类型及相关性的测度适用性

3.4值归约：数值型数据离散化处理的理论分析

3.5数值型离散化的基本思想

3.6一种基于卡方独立性检验的特征排序、删减方法及实验

3.6.1权重确定与特征排序

3.6.2超负荷数据集的权重简化计算方法

4FDNB-k的深入探索分析与深度改进

4.1FDNB-k对参数k的敏感性分析

4.2基于抽样思想与删减原则的改进

5结论

5.1结论

5.2 展望

参考文献

后记