基于归纳学习的数据挖掘技术在高校教学研究中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘和决策树的研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 数据挖掘知识概述 | 第15-25页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的相关技术 | 第16-19页 |
| ·归纳学习法 | 第16-17页 |
| ·统计分析方法 | 第17-18页 |
| ·仿生物技术 | 第18-19页 |
| ·可视化技术 | 第19页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第19-23页 |
| ·数据总结 | 第19-20页 |
| ·分类 | 第20-21页 |
| ·预测 | 第21页 |
| ·关联分析 | 第21-22页 |
| ·聚类 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的应用领域 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 决策树算法与标准ID3算法的研究 | 第25-34页 |
| ·决策树算法概述 | 第25-27页 |
| ·标准ID3算法的研究 | 第27-30页 |
| ·ID3算法的基本思想 | 第27-28页 |
| ·ID3算法的数学表示形式 | 第28-29页 |
| ·ID3算法的具体描述 | 第29-30页 |
| ·ID3算法的评估分析 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 决策树剪枝算法与ID3改进算法的研究 | 第34-49页 |
| ·研究简化决策树算法的原因 | 第34-35页 |
| ·决策树剪枝算法的研究 | 第35-42页 |
| ·预剪枝算法(pre-pruning) | 第36页 |
| ·后剪枝算法 | 第36-39页 |
| ·修改测试属性空间剪枝算法 | 第39-41页 |
| ·改进属性选择标准 | 第41-42页 |
| ·改变数据结构 | 第42页 |
| ·基于泰勒公式的改进ID3算法 | 第42-45页 |
| ·算法改进的理论基础 | 第42-44页 |
| ·ID3算法的改进过程 | 第44-45页 |
| ·实验验证 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 数据挖掘技术在高校教学研究中的应用 | 第49-64页 |
| ·问题的提出 | 第49-50页 |
| ·解决方案的研究 | 第50-52页 |
| ·解决方案的具体实施过程 | 第52-63页 |
| ·确定数据挖掘对象及目标 | 第52页 |
| ·分类方法的选定 | 第52页 |
| ·数据采集 | 第52-53页 |
| ·改进ID3算法的实现与应用 | 第53-61页 |
| ·学生基本信息的分类规则 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 个人简历 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
