基于决策树技术的教育数据挖掘研究与应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 教育数据挖掘研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 决策树技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文框架 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 教育数据挖掘 | 第15-23页 |
| 2.1 教育数据挖掘概念 | 第15-16页 |
| 2.2 教育数据挖掘过程 | 第16-18页 |
| 2.3 常用决策树算法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 ID3算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 C4.5算法 | 第19-21页 |
| 2.3.3 CART算法 | 第21页 |
| 2.3.4 SLIQ算法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 多值决策表的决策树分析方法 | 第23-38页 |
| 3.1 多值决策表 | 第23-25页 |
| 3.2 决策树 | 第25-27页 |
| 3.3 动态规划算法 | 第27-31页 |
| 3.4 实际案例分析 | 第31-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 决策树的存储优化 | 第38-46页 |
| 4.1 决策图的概念 | 第38-39页 |
| 4.2 存储优化过程 | 第39-42页 |
| 4.2.1 决策树的存储 | 第39-40页 |
| 4.2.2 决策树的优化 | 第40-42页 |
| 4.3 实际案例分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46-47页 |
| 5.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
