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信阳北湖的水质现状分析及富营养化评价
被引量:
1
1
作者
吴坤杰
汪成竹
+1 位作者
王亚坤
赵宁杰
《信阳农业高等专科学校学报》
2011年第2期111-112,共2页
2010年1月、7月对信阳北湖进行了水质测定。结果表明:在所有监测的指标中除了TN外,信阳北湖的水质指标符合Ⅱ类水的要求。营养状态为中富营养。
关键词
水质
理化特性
富营养化评价
下载PDF
职称材料
基于bagging思想的决策树分类算法研究
被引量:
4
2
作者
赵宁杰
李雪飞
《北京服装学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第3期43-48,共6页
分类算法在数据挖掘中是一种重要的研究方法,目前多数决策树分类算法在对数据处理过程中或多或少存在一些问题,要么判断结束分类的条件过多,要么剪枝过程较为复杂,导致消耗时间较长,有时还无法得到令人满意的分类结果,往往需要通过调整...
分类算法在数据挖掘中是一种重要的研究方法,目前多数决策树分类算法在对数据处理过程中或多或少存在一些问题,要么判断结束分类的条件过多,要么剪枝过程较为复杂,导致消耗时间较长,有时还无法得到令人满意的分类结果,往往需要通过调整过多的参数等方式来完善分类模型,不断对算法进行优化。本文通过对几种经典算法进行研究,设计了一种基于bagging思想的决策树分类算法,并通过Java语言实现该算法;通过测试5个来自UCI的数据集,对其分类结果与经典算法进行了对比,该算法分类准确率较高,消耗时长较短,在实际应用中效果较好,且适用于大多数的样本集。
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关键词
数据挖掘
分类算法
BAGGING
方差偏差权衡
决策树
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职称材料
基于Weka平台的分类算法比较分析
被引量:
3
3
作者
赵宁杰
李雪飞
《信息与电脑》
2020年第6期73-75,共3页
Weka是一个可以使用不同的学习方法进行数据挖掘的工具,通过理解Weka平台上所涉及的应用工具的算法,能够选择出更合适的学习器,进而可以提高建模的效率。笔者通过在UCI科研数据集中选取10个数据集,对两种单一分类器和两种集成分类器进...
Weka是一个可以使用不同的学习方法进行数据挖掘的工具,通过理解Weka平台上所涉及的应用工具的算法,能够选择出更合适的学习器,进而可以提高建模的效率。笔者通过在UCI科研数据集中选取10个数据集,对两种单一分类器和两种集成分类器进行比较,根据算法原理分别从识别正确率、Kappa系数、均方根误差、相对绝对误差、ROC曲线面积以及建模时间5个方面,对这4种分类器的分类效果及优缺点进行分析,有利于明确各个算法的适用情况。
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关键词
数据挖掘
决策树算法
支持向量机
集成算法
WEKA
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职称材料
题名
信阳北湖的水质现状分析及富营养化评价
被引量:
1
1
作者
吴坤杰
汪成竹
王亚坤
赵宁杰
机构
信阳农业高等专科学校水产科学系
出处
《信阳农业高等专科学校学报》
2011年第2期111-112,共2页
文摘
2010年1月、7月对信阳北湖进行了水质测定。结果表明:在所有监测的指标中除了TN外,信阳北湖的水质指标符合Ⅱ类水的要求。营养状态为中富营养。
关键词
水质
理化特性
富营养化评价
Keywords
quality of water
physico-chemical characteristics
asessment of etrophication
分类号
S912 [农业科学—水产科学]
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职称材料
题名
基于bagging思想的决策树分类算法研究
被引量:
4
2
作者
赵宁杰
李雪飞
机构
北京服装学院信息中心
出处
《北京服装学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第3期43-48,共6页
文摘
分类算法在数据挖掘中是一种重要的研究方法,目前多数决策树分类算法在对数据处理过程中或多或少存在一些问题,要么判断结束分类的条件过多,要么剪枝过程较为复杂,导致消耗时间较长,有时还无法得到令人满意的分类结果,往往需要通过调整过多的参数等方式来完善分类模型,不断对算法进行优化。本文通过对几种经典算法进行研究,设计了一种基于bagging思想的决策树分类算法,并通过Java语言实现该算法;通过测试5个来自UCI的数据集,对其分类结果与经典算法进行了对比,该算法分类准确率较高,消耗时长较短,在实际应用中效果较好,且适用于大多数的样本集。
关键词
数据挖掘
分类算法
BAGGING
方差偏差权衡
决策树
Keywords
data mining
classification algorithm
bagging
variance bias trade-off
decision tree
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于Weka平台的分类算法比较分析
被引量:
3
3
作者
赵宁杰
李雪飞
机构
北京服装学院信息中心
出处
《信息与电脑》
2020年第6期73-75,共3页
文摘
Weka是一个可以使用不同的学习方法进行数据挖掘的工具,通过理解Weka平台上所涉及的应用工具的算法,能够选择出更合适的学习器,进而可以提高建模的效率。笔者通过在UCI科研数据集中选取10个数据集,对两种单一分类器和两种集成分类器进行比较,根据算法原理分别从识别正确率、Kappa系数、均方根误差、相对绝对误差、ROC曲线面积以及建模时间5个方面,对这4种分类器的分类效果及优缺点进行分析,有利于明确各个算法的适用情况。
关键词
数据挖掘
决策树算法
支持向量机
集成算法
WEKA
Keywords
data mining
decision tree algorithm
support vector machine
integrated algorithm
Weka
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信阳北湖的水质现状分析及富营养化评价
吴坤杰
汪成竹
王亚坤
赵宁杰
《信阳农业高等专科学校学报》
2011
1
下载PDF
职称材料
2
基于bagging思想的决策树分类算法研究
赵宁杰
李雪飞
《北京服装学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
4
下载PDF
职称材料
3
基于Weka平台的分类算法比较分析
赵宁杰
李雪飞
《信息与电脑》
2020
3
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职称材料
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