首页|案例驱动下的分类与预测课程教学方法研究

案例驱动下的分类与预测课程教学方法研究

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
数据挖掘技术是实现数据智能、更好地利用数据价值的一门实践性学科,而分类与预测方法是数据挖掘的一项重要内容.本文从数据挖掘的市场需求出发,主要探讨了案例驱动下的分类与预测教学方法,首先,设计了分类预测方法的教学框架,介绍了六种常见分类预测方法;进而详细介绍了ID3决策树方法、朴素贝叶斯分类预测方法,并通过案例的样本数据详细诠释了两种算法的实现过程;最后,以Python为语言框架,介绍了两类不同的算法设计思路.分类与预测技术和方法可以应用在大数据背景下的智能推荐算法中,具有良好的市场应用价值.
Study on Case-Driven Teaching Methods for Classification and Prediction in Course

方欢、方贤文、郭娟、陈小奎

展开 >

安徽理工大学数学与大数据学院,安徽淮南232001

分类预测方法 ID3 朴素贝叶斯 Python

安徽省重大教学改革研究项目安徽省质量工程项目安徽省质量工程项目安徽省质量工程项目

2016jyxm02542015jyxm1362015ckjh0152016ckjh075

2018

长春师范大学学报(自然科学版)
长春师范学院

长春师范大学学报(自然科学版)

影响因子：0.279
ISSN：1008-178X
年,卷(期)：2018.37(4)
  • 1