决策树在高职院校毕业生就业工作中应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的结构及研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘原理 | 第12-20页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘工具 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的应用领域 | 第18页 |
| ·数据挖掘的发展方向 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 数据挖掘分类技术 | 第20-35页 |
| ·相关理论 | 第20-23页 |
| ·分类的定义和目的 | 第20-21页 |
| ·分类技术的过程 | 第21-22页 |
| ·分类技术的评估标准 | 第22-23页 |
| ·基于决策树的分类 | 第23-32页 |
| ·决策树的概念 | 第23页 |
| ·决策树的生成原理 | 第23-25页 |
| ·常用决策树的算法简介 | 第25-31页 |
| ·决策树的优势 | 第31-32页 |
| ·神经网络 | 第32页 |
| ·贝叶斯分类 | 第32-33页 |
| ·几种分类算法的比较 | 第33-34页 |
| ·分类的应用和研究展望 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 决策树在高职院校毕业生就业工作中应用 | 第35-57页 |
| ·C4.5决策树算法 | 第35-38页 |
| ·当前我国高职院校就业现状 | 第38页 |
| ·高职院校就业属性 | 第38-39页 |
| ·实施数据挖掘 | 第39-52页 |
| ·C4.5决策树算法的应用 | 第40-51页 |
| ·修剪决策树 | 第51页 |
| ·决策树的修正 | 第51-52页 |
| ·结果分析 | 第52-56页 |
| ·生成分类规则 | 第52-54页 |
| ·相关建议 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结和展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 硕士学位攻读期间科研及发表的论文 | 第62页 |
