决策树算法中过度拟合的研究与解决方案

决策树算法广泛应用于模式识别和机器学习等领域,用来解决与分类相关的问题。决策树算法中的过度拟合会在很大程度上影响到最终的分类结果。针对过度拟合产生的原因,采用悲观错误剪枝方法,对学生成绩决策数据进行分析,得出影响学生成绩的重要因素。实验表明,该方法可以得到尽可能短的分类规则,有效地提高了决策树的性能。     

博弈树搜索算法的分析与实现

α-β剪枝算法是博弈树搜索算法中成熟而重要的一枝。本文给出其各种改进策略及实现技术,并给出实验结果分析。B*算法是α-β剪枝算法的挑战者,它给我们以新的视角看待博弈树搜索,并能克服α-β剪枝算法的一些缺陷。     

关联挖掘研究综述

数据挖掘是一种重要的数据分析方法,旨在发现庞大的数据中隐藏着的、先前未知的并潜在有用的模式和信息,以帮助人们正确理解和认识数据,进行科学决策。关联挖掘是数据挖掘中研究最早也是最活跃的领域,其中,频繁模式挖掘是关联挖掘的核心和基础。对关联挖掘算法的研究和发展进行综述,分析挖掘算法面临的主要挑战,概括最新研究进展。     

一项基于知识建模的课程分析个案研究

基于知识建模的课程分析技术是一种精细分析技术,它可以用于课程的内在一致性分析研究。文章采用知识建模以及剪枝技术,对某大学教育技术学专业的5门专业核心课程进行了个案研究。研究表明,这些课程在课程本体与课程目标之间存在着严重的不一致,课程体系内部也存在着学科中心、拼接严重、内容大量重复的问题。但是要彻底解决这些问题,必须以教育技术学学科自身知识的丰富储备为前提。这再次表明,教育技术学学科建设的核心工作是知识的创生,不是做项目。     

大树移植的保活技术措施初探

随着社会经济的发展以及城市建设水平的提高,为了加速风景的形成,在短期内达到绿化设计效果,往往采用干径10cm以上的大树栽植。大树移植技术复杂,要求细致,操作困难,成功率低,而且需要投入较多人力、机械设备和资金,成本代价高,实施过程中必须慎重行事。本文从断根、修剪、土壤、养护管理等方面讨论大树移植保活技术。     

一种改进的最小距离分类器NN-MDC

为了提高最小距离分类器的性能,在其基础上提出了一种改进MDC——NN-MDC:它先对训练样本进行修剪,根据每个样本与其最近邻类标的异同决定其取舍,然后再用剩余的训练样本训练得到分类器。采用UCI标准数据集实验,结果表明本文所提出的NN-MDC与MDC相比具有较高的分类精度。     

万维网信息检索客户端处理技术

传统的基于分类和关键词的检索方式难以满足万维网上高质量的检索需求。本文就如何提高万维网信息检索的质量,探讨在检索客户端的处理技术,包括自然语言理解、查询扩展、查询域修整、群集检索以及智能检索代理等。文中还提出了综合运用这些技术的一个万维网信息智能检索系统的原型。     

关联挖掘研究综述

数据挖掘是一种重要的数据分析方法,旨在发现庞大的数据中隐藏着的、先前未知的并潜在有用的模式和信息,以帮助人们正确理解和认识数据,进行科学决策。关联挖掘是数据挖掘中研究最早也是最活跃的领域,其中,频繁模式挖掘是关联挖掘的核心和基础。对关联挖掘算法的研究和发展进行综述,分析挖掘算法面临的主要挑战,概括最新研究进展。