分类属性数据深度无监督学习理论及决策应用_笔记.docxVIP

《分类属性数据深度无监督学习理论及决策应用》阅读记录

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

分类属性数据深度无监督学习理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1.1深度神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.2深度学习算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2无监督学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.1无监督学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.2无监督学习算法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3分类属性数据无监督学习理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.3.1分类属性数据特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3.2深度无监督学习在分类属性数据中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．15

深度无监督学习算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1自编码器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1.1自编码器原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1.2自编码器在分类属性数据中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2聚类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3其他深度无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3.1潜在语义分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3.2马尔可夫网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

决策应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1决策树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1.1决策树原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1.2决策树在分类属性数据中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.1支持向量机原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.2支持向量机在分类属性数据中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3.1随机森林原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.3.2随机森林在分类属性数据中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.2.1模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.2.2模型训练与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.3实验结果与分析．．．．