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基于Ripper的增强分类方法及其应用研究

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基于Ripper的增强分类方法及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-20页
  1.1 研究背景与意义第12-13页
  1.2 文献综述第13-18页
    1.2.1 特征选择研究现状第13-14页
    1.2.2 分类算法研究现状第14-18页
  1.3 本文研究内容第18-19页
  1.4 本文组织结构第19-20页
第2章 数据挖掘相关理论概述第20-33页
  2.1 大数据与数据挖掘第20页
  2.2 数据挖掘流程第20-23页
    2.2.1 挖掘目标第20-21页
    2.2.2 数据预处理第21-22页
    2.2.3 数据建模第22页
    2.2.4 模型评估第22页
    2.2.5 数据可视化第22-23页
  2.3 相关算法分析第23-29页
    2.3.1 监督学习第23-27页
    2.3.2 无监督学习第27-29页
  2.4 数据挖掘平台第29-32页
    2.4.1 数据挖掘与Python第29-30页
    2.4.2 数据挖掘与R第30-31页
    2.4.3 数据挖掘与Matlab第31页
    2.4.4 平台优缺点对比第31-32页
  2.5 小结第32-33页
第3章 基于Ripper的特征选取算法第33-49页
  3.1 特征选择现存问题第33页
  3.2 Ripper算法第33-36页
  3.3 基于Ripper的特征选择算法第36-38页
  3.4 实验结果与分析第38-48页
    3.4.1 实验环境第38页
    3.4.2 NSL-KDD 99数据集第38-42页
    3.4.3 实验过程与结果分析第42-48页
  3.5 小结第48-49页
第4章 Rippe-ADB组合增强算法第49-60页
  4.1 分类方法现存问题第49页
  4.2 Adaboost算法原理第49-52页
  4.3 改进算法Ripper-ADB第52-54页
  4.4 实验结果与分析第54-59页
  4.5 小结第59-60页
结论第60-62页
参考文献第62-65页
附录 A 攻读学位期间所取得的成果第65-66页
致谢第66页

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