可用于机器学习课程的结课论文。 本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源。

本资源为原创论文的word版。 可用于机器学习课程的结课论文。 本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源。

物联网结课论文80763.doc

物联网结课论文.doc

物联网导论结课论文91502.doc

物联网导论结课论文.doc

关于分治法的算法结课论文，讲述了分治法与递归的联系与区别。分治法是解题思路，而递归是实现的方法，可用递归，也可用非递归

课程论文模板，简结明了，帮助你在此基础上获得高分。

论文题目：分析验证叠加原理、戴维南定理、基尔霍夫定律。 通过设计实验电路图，计算数据，对电路图进行仿真并对仿真结果进行分析来验证基尔霍夫电流、电压定律，叠加原理和戴维南定理。验证基尔霍夫电流、电压定律，叠加原理和戴维南定理。基尔霍夫定律揭示了相互连接的各元件的电流之间及各元件电压之间的关系。这种由电路结构决定的约束关系称为拓扑关系，而基尔霍夫定律就揭示了电路的拓扑关系。基尔霍夫定律包括电流定律和电压定律。

此论文为Oracle数据库结课论文，内容为作者所在社团人员信息管理系统的设计，本来不想要分的，但Blog规定了最少分数。需要的话可以下载。