基于关联规则赋权特征选择集成的信用分类研究

针对信用分类数据集中常见的高维性特征,本文基于特征袋装法和关联规则挖掘算法,构建了新的赋权特征选择集成模型AR-WSAB.该模型能根据频繁项集的支持度和置信度,对各特征的重要度进行测度,进而选择出各特征子集,训练子分类器,再通过集成得到最终结果.通过在贷款违约预测数据集上进行实证分析,结果表明该模型分类正确率相对于Bagging集成模型和PCA算法都有显著优势,所提方法能够有效处理高维性特征,并且在各分类算法上都具有普适性.     

略论数学认知结构的建立与发展

本文分析了数学认知结构的构成。探讨在数学教育中,如何建立、发展和完善数学认知结构。     

数学教育在高等院校文科素质教育中的地位与作用

论述了文科素质教育的内涵,数学素质教育的内涵,着重论述了数学素质教育在文科学生素质教育中的地位和作用,并提出了切实可行的对文科学生进行数学素质教育的措施。