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决策树技术在高中英语成绩分析中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-21页
    1.1 研究背景第10页
    1.2 研究目的与意义第10-11页
        1.2.1 研究目的第10-11页
        1.2.2 研究意义第11页
    1.3 教育数据挖掘研究现状第11-19页
        1.3.1 国外教育数据挖掘研究现状第12-15页
        1.3.2 国内教育数据挖掘的研究现状第15-18页
        1.3.3 本课题的研究现状第18-19页
    1.4 课题研究内容和方法第19-20页
    1.5 本章小结第20-21页
2 教育数据挖掘相关知识第21-36页
    2.1 教育数据挖掘基本知识第21-25页
        2.1.1 教育数据挖掘数据来源第21页
        2.1.2 教育数据挖掘方法第21-22页
        2.1.3 教育数据挖掘过程第22-23页
        2.1.4 教育数据挖掘工具第23-25页
    2.2 分类与决策树技术第25-33页
        2.2.1 数据分类第25-27页
        2.2.2 决策树定义第27-28页
        2.2.3 决策树建立第28页
        2.2.4 属性度量第28-30页
        2.2.5 决策树剪枝第30页
        2.2.6 生成分类规则第30页
        2.2.7 决策树评价指标第30-31页
        2.2.8 常用的决策树算法第31-33页
    2.3 C5.0算法第33-35页
    2.4 本章小结第35-36页
3 影响高中学生英语成绩潜在因素分析第36-42页
    3.1 高中英语成绩分析与评价现状第36-37页
    3.2 高中英语成绩分析与评价的重要性第37-38页
    3.3 高中英语成绩影响因素分析第38-41页
    3.4 本章小结第41-42页
4 决策树技术在高中英语成绩分析中的应用研究第42-66页
    4.1 问题提出第42页
    4.2 解决方案第42-43页
    4.3 方案实施第43-64页
        4.3.1 学生英语成绩数据准备第43-45页
        4.3.2 数据预处理第45-47页
        4.3.3 采用C5.0建立决策树第47-55页
        4.3.4 决策树的修剪第55-62页
        4.3.5 生成分类规则第62-64页
    4.4 结果分析与建议第64-65页
    4.5 决策树在高中学生英语成绩预测中的应用第65页
    4.6 本章小结第65-66页
5 总结与展望第66-67页
参考文献第67-71页
在校期间发表的论文、科研成果第71-72页
致谢第72页

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