导读:本文包含了多侧面递进算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:侧面,算法,特征,机器,论文。
多侧面递进算法论文文献综述
井田,朱玉琴[1]（2012）在《多侧面递进算法在机器学习中的应用》一文中研究指出本文在已有文献建立的机器学习方法的基础上,提出将多侧面递进算法作为数据预处理方法,并用UCI数据集进行实验,实验结果表明这是一种行之有效的特征提取方法。(本文来源于《科技创新导报》期刊2012年11期）
张燕平,张铃,吴涛[2]（2005）在《机器学习中的多侧面递进算法MIDA》一文中研究指出对高维海量数据 ,为解决准确率与泛化能力之间的矛盾 ,提出机器学习中的多侧面递进算法MIDA(Multi sideIncreasebyDegreesAlgorithm) ,该算法将样本集分成几个部分 ,对各部分分别选择一组适应它们的特征子集 .这种分而治之的方法 ,在保证一定的精度的前提下 ,符合人类对复杂问题的求解分重点 ,多方面考虑的方式 ,可有效地识别复杂问题的分类 ,提高泛化能力 ,降低了计算的复杂性 .本文利用覆盖算法给出具体的多侧面递进算法 ,并给出实验结果 ,实验结果表明新的方法是有效的 .(本文来源于《电子学报》期刊2005年02期）
多侧面递进算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对高维海量数据 ,为解决准确率与泛化能力之间的矛盾 ,提出机器学习中的多侧面递进算法MIDA(Multi sideIncreasebyDegreesAlgorithm) ,该算法将样本集分成几个部分 ,对各部分分别选择一组适应它们的特征子集 .这种分而治之的方法 ,在保证一定的精度的前提下 ,符合人类对复杂问题的求解分重点 ,多方面考虑的方式 ,可有效地识别复杂问题的分类 ,提高泛化能力 ,降低了计算的复杂性 .本文利用覆盖算法给出具体的多侧面递进算法 ,并给出实验结果 ,实验结果表明新的方法是有效的 .
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多侧面递进算法论文参考文献
[1].井田,朱玉琴.多侧面递进算法在机器学习中的应用[J].科技创新导报.2012
[2].张燕平,张铃,吴涛.机器学习中的多侧面递进算法MIDA[J].电子学报.2005
论文知识图
