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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于在线测评系统的编程题目难度研究
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基于在线测评系统的编程题目难度研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第7-14页
    1.1 国内外研究背景第7-8页
    1.2 研究现状及意义第8-10页
    1.3 机器学习模型在题目难度预测中发挥的作用第10-11页
    1.4 本文创新点及贡献第11-12页
    1.5 本文结构第12-14页
2 研究设计第14-22页
    2.1 研究材料第14页
    2.2 研究工具第14-16页
        2.2.1 决策树算法研究工具第15-16页
        2.2.2 随机森林算法研究工具第16页
        2.2.3 模型预测工具第16页
    2.3 研究步骤第16-21页
        2.3.1 研究概要设计分析第17页
        2.3.2 研究步骤具体设计分析第17-21页
    2.4 本章小结第21-22页
3 决策树算法及关键技术第22-30页
    3.1 分类问题第22-23页
    3.2 决策树分类算法简介第23-26页
        3.2.1 决策树算法的基础知识第23-25页
        3.2.2 决策树算法的定义第25-26页
    3.3 决策树生成第26-27页
    3.4 决策树剪枝第27-28页
    3.5 决策树优点第28-29页
    3.6 本章小结第29-30页
4 随机森林算法及关键技术第30-36页
    4.1 集成学习第30-31页
        4.1.1 集成学习概述第30页
        4.1.2 集成学习算法种类第30-31页
        4.1.3 弱学习器集成策略第31页
    4.2 随机森林算法的简介第31-32页
    4.3 随机森林算法的实现第32-33页
        4.3.1 随机森林算法原理第32页
        4.3.2 随机森林模型过程第32-33页
    4.4 随机森林算法的优点第33-34页
    4.5 K交叉验证第34-35页
        4.5.1 验证的必要性第34页
        4.5.2 交叉验证算法第34-35页
    4.6 本章小结第35-36页
5 实验与分析第36-48页
    5.1 实验目的第36页
    5.2 实验环境第36-37页
        5.2.1 硬件环境第36页
        5.2.2 软件环境第36-37页
    5.3 实验数据第37-40页
        5.3.1 原始数据集第37-38页
        5.3.2 训练数据集第38-40页
    5.4 特征提取第40-44页
        5.4.1 特征粗提取分析第40-43页
        5.4.2 特征再处理第43-44页
    5.5 实验数据存在的问题第44页
    5.6 特征值数量分析第44-46页
        5.6.1 对决策树算法的分析第44-46页
        5.6.2 对随机森林算法的分析第46页
    5.7 实验结果分析第46-47页
    5.8 本章小结第47-48页
6 总结与展望第48-50页
    6.1 全文总结第48页
    6.2 展望第48-50页
致谢第50-52页
参考文献第52-54页
附录 作者在攻读学位期间发表的论文目录第54页

 
 
论文编号BS4054955,这篇论文共54
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