数据技术应用概论
第一章 绪论
数据素质培养意义
数据技术
数据科学应用体系框架
第二章 计算机信息系统
计算机信息系统的构成
计算机信息系统技术路线
第三章 抽样技术
抽样技术概述
网络调查和社会调查
抽样学习
抽样技术的基本概念
第四章 网络爬虫与文本数据生成
网络爬虫概述
网络爬虫技术操作
文本数据生成
第五章 数据库技术
数据库技术概述
数据库系统开发
关系数据库
数据仓库
第六章 SQL语言
SQL概述
SQL关系定义
SQL查询基本结构
数据库修改
视图
第七章 数据预处理技术
数据预处理概述
数据清理
数据集成
数据规约
数据变换
第八章 回归模型
回归模型的基础知识
最小二乘法
其他常用回归模型
第九章 Logistic建模技术
基础知识
梯度上升算法
第十章 关联规则挖掘
关联规则挖掘的基础知识
关联规则挖掘的 Apriori 算法
其它常用关联规则挖掘算法
第十一章 决策树分类规则
决策树分类规则的基础知识
决策树分类规则挖掘的ID3算法
几种常用的决策树
第十二章 K-平均聚类
基础知识
基于划分的K‐平均聚类算法
其他常用的聚类
第十三章 神经网络模型
神经网络模型的基础知识
误差逆传播算法
其他常用的神经网络算法
第十四章 支持向量机
支持向量机的基础知识
支持向量机的SMO算法
其他常用的支持向量机算法
第十五章 集成学习算法
集成学习算法的基础知识
随机森林算法
其他常用的集成学习算法
第十六章 数据可视化
数据可视化的基础知识
可视化设计基础
数据可视化工具
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第十一章 决策树分类规则
### 概述 - 目前，针对数据特征，基于不同思路和理论方法，出现了多种分类规则挖掘技术。基于树型结构的决策过程技术被广泛应用于复杂事物的分析和管理。 - 基于决策树建立分类规则技术，相对容易解释；利用计算机构建决策树的效率高；决策树算法及其规则结论具备一定的抗噪声干扰能力等优势。 - 决策树分类规则成为大数据应用较早提出的基本方法之一。 ### 决策树算法历程 ```timeline # 1986年 `Quiulan（昆兰`提出ID3算法，是决策树算法的第一个重要突破。 # 1993年 `Quinlan`进一步发展了ID3算法，引进C4.5算法。 # 1994年 `Breiman`等人提出了CART (Classification and Regression Trees) 算法。 ``` - 从而决策树算法在数据科学和机器学习中得到广泛应用！ ```mindmap # 主题 ### 决策树分类规则的基础知识 ### 决策树分类规则挖掘的ID3算法 ### 几种常用的决策树算法 ```
张龙
2024年8月14日 16:31
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