【摘 要】
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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
【基金项目】
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安徽省重大教学改革研究项目“‘互联网＋’背景下信息与计算科学专业创新型人才培养模式的探索与实践”（2016jyxm0254）,安徽省质量工程项目“工科院校中理科学生创新教育培养方法的研究与探索”（2015jyxm136）,安徽省质量工程项目“移动互联网创客实验室”（2015ckjh015）,安徽省质量工程项目“大数据分析创客实验室”（2016ckjh075）
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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。
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