【摘 要】
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全文共分五章.第一章综述了数据挖掘的背景、定义、方法以及分类问题的现状.第二章通过对传统的分类模型的改进,对偶然事件进行建模,以便更好地地提取它们.在模型解法中引入
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全文共分五章.第一章综述了数据挖掘的背景、定义、方法以及分类问题的现状.第二章通过对传统的分类模型的改进,对偶然事件进行建模,以便更好地地提取它们.在模型解法中引入极大熵方法,使模型求解大大简化.最后首次从分类角度对中国信用卡欺诈案例进行建模,有效地预测信用卡欺诈的发生.第三章提出了新的模型,对不同的特征所给予的重视程度不一样,使得它们在分类中起的作用由各自的重要性决定.传统处理分类问题的时候,往往以l<,p>范数为基础,默认每个训练点在分类中所起的作用是一样的.但是由于初始数据训练点的很少或分类面可能发生迁移,将过去的点和现在的点相等的权值便不太合适.该文第四章提出的模型很好地解决了这一问题.第五章中引入效益函数来构造带主观因素的分类模型.最后,给出一个总结模型,包括概括了上述四相模型以及传统模型.
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