面向机器学习与数据挖掘实践教学的自由软件研究.pdf

【文章概述】 本文主要探讨了面向机器学习与数据挖掘实践教学中自由软件的应用与研究，旨在为教师提供理论基础和软件选择的指导。作者黄瑞章指出，随着科技进步和社会发展，数据挖掘已成为重要行业，因此在相关课程中，对自由软件的使用进行深入研究显得尤为必要。 【自由软件在教学中的应用】 文章提到了几种常用的自由软件： 1. **C4.5**：这是一种决策树算法，常用于机器学习和数据挖掘的教学。它通过类似树状结构的方式来实现无规则数据的分类，是决策树学习的核心内容。C4.5软件基于C语言编写，适用于Berkeley BSD4.3环境，Windows系统下也有相应的适配。 2. **其他自由软件**：虽然文中没有详细列举，但通常在机器学习和数据挖掘实践中，还会用到如R、Python（含Scikit-learn库）、Weka等自由软件。它们提供了不同的功能，如数据预处理、模型训练、结果评估等。 【师资队伍建设】 为了提升教学质量，文章提出以下策略： 1. **“双带头人”制度**：聘请学术专家与校内教师共同引领专业发展。 2. **骨干教师建设**：通过教师素质提升计划、专业实践等措施，加强教师队伍的培养。 3. **兼职教师队伍**：引入行业专家和有实践经验的人员，丰富教学资源。 【实践教学基地建设】 文章强调建立校内外联合的实践教学基地，如设立多个实训室，涵盖企业网构建、云计算、人工智能等多个领域，形成开放共享的产学研平台。同时，与企业合作，完善“企中校”人才培养模式，打造仿真的“数据工厂”生态系统。 【服务社会与国际交流】 鼓励师生参与社会服务，如为企业、社区提供技术支持，开展职业培训。同时，加强与国外高校的交流合作，推动师生互访互学，促进先进技术的传播和应用。 【结论】 文章关注的是如何在机器学习和数据挖掘的教学中有效地利用自由软件，以及如何通过师资队伍建设、实践基地建设和对外合作，提升教育质量并服务于社会。这一研究对于优化教学方法，提升学生的实践能力，以及推动教育与产业的紧密结合具有重要意义。