数据挖掘中分类算法综述

分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,总结出了各种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。此外,提出了评价分类器的5条标准,以便于研究者提出新的有效算法。

采掘有效的关联规则

关联规则挖掘是数据挖掘中重要的研究课题.为了减少关联规则挖掘中的无效关联规则,我们分析了其原因,提出了二种改进方法,即在衡量标准中增加影响度或相对置信度.根据它们的大小,我们将强关联规则分为正关联规则、无效关联规则、负关联规则.我们给出了用新衡量标准挖掘关联规则的改进算法,并用VisualFoxPro进行了试验.实验表明:新方法能明显减少无效关联规则的数目.

卫生职业教育中“双师型”教师队伍的建设

"双师型"教师是现代卫生职业教育中迫切需要的人才,然而种种因素的制约却使得"双师型"教师的供给不足。笔者分析"双师型"教师队伍的内涵、意义并提出建设"双师型"教师队伍的具体建议。

基于深度学习模式的高职计算机应用基础课程教学改革

计算机应用基础课程是高职学生的公共基础课程,传统的教学模式已经无法满足当前学生的学习特点。本文基于深度学习模式提出了教学改革,从激发兴趣、情境导入、结合专业、模块化主题、任务驱动、优化评价等方面着手进行了一些探索和实践。

基于高职的混合式教学模式探讨

随着网络和移动技术的发展,混合式教学在众多教学模式中脱颖而出,关于它的研究和应用呈井喷式涌现。混合式教学模式的优势显著。然而由于其发展尚未成熟,仍存在一些局限性。笔者就此做出了一些探讨。