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5.1 概述. 2 5.1.1 什么是分类.2 5.1.2 分类的一般步骤.3 5.2 Rocchio 方法. 4 5.3 k-近邻法. 5 5.4 决策树方法. 6 5.4.1 决策树的概念.6 5.4.2 属性选择度量.6 5.4.3 决策树的常用算法.10 5.5 贝叶斯方法. 11 5.5.1 贝叶斯原理.11 5.5.2 朴素贝叶斯分类.11 5.6 分类结果评估. 13 5.6.1 常用评估度量.13 5.6.2 文本分类的评估.14 5.7 自动分类的案例与软件操作. 15 5.7.1 决策树案例（SPSS Modeler） .15 5.7.2 决策树案例（R 语言）.19

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第1章 最优化绪论 第2章 线性规划 第3章 网络流与动态规划 第4章 无约束最优化 第5章 有约束最优化 第6章 凸优化 第7章 大数据中的优化 第8章 总结

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“城市交通规划”课程教学大纲. 4 “城市交通拥堵治理方法及仿真模拟”课程教学大纲. 8 “大数据技术在交通中的应用”课程教学大纲. 27 “公共交通概论”课程教学大纲. 45 “交通工程心理学”课程教学大纲. 51 “交通工程学导论”课程教学大纲. 56 “交通环境概览”课程教学大纲. 61 “交通运输概论”课程教学大纲. 66 “MATLAB 编程及应用”课程教学大纲 .75 “世界交通概览”课程教学大纲. 84 “遗传算法导论”课程教学大纲. 111 “环境友好智能汽车技术”课程教学大纲. 116