决策树在应用型本科高校就业管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的结构及研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘理论 | 第14-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第15页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘研究的主要发展趋势 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 数据挖掘的分类技术 | 第23-28页 |
| ·数据分类 | 第23-24页 |
| ·分类目的 | 第23-24页 |
| ·分类过程 | 第24页 |
| ·分类标准 | 第24页 |
| ·常用的分类技术 | 第24-26页 |
| ·决策树分类法 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络 | 第25页 |
| ·贝叶斯分类法 | 第25-26页 |
| ·k-最临近分类法 | 第26页 |
| ·遗传算法 | 第26页 |
| ·本文采用的技术方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 决策树算法 | 第28-39页 |
| ·决策树的描述 | 第28-29页 |
| ·决策树的评价指标 | 第29-30页 |
| ·决策树算法的优缺点 | 第30页 |
| ·决策树的优点 | 第30页 |
| ·决策树的缺点 | 第30页 |
| ·C4.5算法 | 第30-38页 |
| ·信息论介绍 | 第31页 |
| ·信息增益 | 第31-33页 |
| ·C4.5算法基本原理 | 第33-34页 |
| ·C4.5算法描述 | 第34-37页 |
| ·C4.5算法中的剪枝算法 | 第37-38页 |
| ·C4.5算法的优缺点 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 决策树在应用型本科高校就业管理中的应用 | 第39-67页 |
| ·当前我国应用型本科高校毕业生就业现状 | 第39-40页 |
| ·应用型本科高校就业属性 | 第40-41页 |
| ·实施数据挖掘 | 第41-66页 |
| ·C4.5决策树算法的应用 | 第41-61页 |
| ·决策树的剪枝 | 第61-62页 |
| ·生成分类规则 | 第62-65页 |
| ·分类规则测试 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 硕士学位攻读期间科研及发表的论文 | 第73页 |
