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传统的基于规则的分类算法多是采用顺序覆盖技术训练分类规则,这使得训练得到的模型覆盖大量的非目标类实例,分类时效果差.基于规则的两阶段分类算法,能够很好的去除模型覆盖的非目标类实例,分类时能取得比较好的结果.EP在分类大型数据库时能够提高分类效率,eEP(Essential Emerging Patterns)是一种特殊的EP,较EP能够减少分类噪音.本文中我们构造一个新颖的分类算法,基于eEP的两阶段分类方法(即EEPCTP),并使用UCI机器学习库中的10个数据集做实验,实验表明EEPCTP分类法取得了与一些经典的分类算法可比的效率和准确性. 相似文献
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数据库系列课程是计算机专业课程体系的重要组成部分,如何科学地设置、开展、建设这些课程非常重要.针对当前计算机专业数据库课程建设方面存在的问题,高校应从完善课程体系、加强学科梯队建设、恰当运用案例法教学、充分利用开放实验环节等方面进行改进. 相似文献
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新时期高校大学生思想和行为展现出新的特点,大学生思想政治教育和成才教育面临新的挑战。因此高校班主任要加强“五心”修炼,切实做好高校班主任工作,这样才能适应高等教育发展要求,为社会培养更多的有用人才。 相似文献
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