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树的画法与表现技法

树的画法与表现技法（手绘）

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树的画法与表现技法

手绘树的技巧理论知识

树木

建筑绘画配景中树是最重要的部分，犹如建筑与环境绿化一样极为密切。不同树种的运用可以表现出建筑物的特定环境；

不同风格的树可与建筑图相协调而使画面更加完美。这里的建筑配景树有平面和立面两部分。

平面树

建筑总图中的道路、庭院、广场等室外空间，以及一些室设计，都离不开树木、绿地。树木的配置也是建筑师设

计中应考虑的主要问题之一。平面图中树的绘制多采用图案手法，如灌木丛一般多为自由变化的变形虫外形；乔木

多采用圆形，圆形的线可依树种特色绘制，如针叶树多采用从圆心向外辐射的线束；阔叶树多采用各种图案的组

团；热带大叶树又多用大叶形的图案表示。但有时亦完全不顾及树种而纯以图案表示。

二、立面树

树的种类千千万万，形体千姿百态，立面的绘制方法亦多种多样。往往令出学者不知从何处入手，现将树分解成几

个主要部分简述。

1、枝干结构：树的整体形状基本决定于树的枝干，理解了枝干结构即能画的正确。树的支干大致可归纳为下面几

类。

支干呈辐射状态，即支杆于主杆顶部呈放射状出杈。

支干沿着主干垂直方向相对或交错出杈，出杈的方向有向上、平伸、下挂和倒垂几种，此种树的主干一般较

为高大。

支干与主干由下往上逐渐分杈，愈向上出杈愈多，细枝愈密，且树叶繁茂，此类树型一般比较优美。

2、树冠造型：每种树都有其自己独特造型，绘制时须抓住其主要形体，不为自然的复杂造型弄得无从入手，依树

冠的几何形体特征可归纳为球形、扁球形、长球形、半圆球形、圆锥形、圆柱形、伞形和其它组合形等。

去年的树公开课教学设计

《去年的树》教学设计德育目标对“信守诺言，珍惜朋友间的情谊”有所感悟，体会人、动植物之间的相互依存、和谐发展。教学目标 1．认识1个生字，会写4个生字。正确读写“融化、剩下、伐木、煤油灯”等词语。 2．分角色朗读课文。 3．理解课文内容，体会童话揭示的道理。教学重点引导学生体会童话故事所揭示的道理，帮助学生进一步感受童话的特点，特别是拟人体童话在主人公的刻画、故事情节的安排及语言表达上的特点。教学难点引导学生体会童话故事所揭示的道理，帮助学生进一步感受童话的特点，特别是拟人体童话在主人公的刻画、故事情节的安排及语言表达上的特点。教具准备课件教学课时两课时一、直接导入，简单明确《去年的树》是一篇童话故事，它的开头是这样写的—— 二、抓住“天天”，想象写话

1、指名读第一段，齐读 2、想象：鸟儿给树唱歌，可能会在什么时候？（清晨、春天、深夜、夏季……）追问：那么多的可能，你是根据这句话中的哪个词看出的？（天天） 3、自由读 4、师创设情境，播放课件，深情讲述：两个“天天”，带给我们许许多多的猜想，当春天来临，泉水叮咚，鲜花盛开的时候，鸟儿站在树枝上，天天给树唱歌。当黄昏降临，万物偃旗息鼓的时候，鸟儿站在树枝上，天天给树唱歌。当白雪皑皑，世界变得粉妆玉砌的时候，鸟儿站在树枝上，天天给树唱歌。当叶子在秋风中飘过的时候，鸟儿站在树枝上，天天给树唱歌…… 迎着风，迎着雨，走过冬，走过夏，鸟儿都站在树枝上，天天给树唱歌，这是一段多么快乐的时光啊！ 5、引读：当鸟儿在树枝上唱着快乐的歌，树呢？——生：天天听着鸟儿唱。当鸟儿在树枝上唱着优美的歌，树呢？——生：天天听着鸟儿唱。当鸟儿在树枝上唱着夏日小情歌，树呢？——生：天天听着鸟儿唱。当鸟儿在树枝上唱着晚安小夜曲，树呢？——生：天天听着鸟儿唱。 6、有感情地朗读第一段 7、师：从这两个“天天”中，你体会到了什么？（好朋友，感情很深。板：深厚） 8、写话：读着读着，你眼前仿佛出现了一只怎样的鸟？一棵怎样的树？发挥想象写下来。一棵树和一只鸟是好朋友，树长得

去年的树教学设计

去年的树教学设计教学目标：1、理清故事中的人物关系 2、学会揣摩故事主人公心理的方法 3、语言描写中，会使用提示语、会加上人物的心理神态描写 4、感受本文的语言特点 5、明白故事的真理教学重点：1、学会揣摩故事主人公的心理 2、明白故事的真理教学难点：学会揣摩故事主人公心理的方法教学工具：多媒体、课件、展台教学过程：课前谈话孩子们，你们好！离上课还有一会儿，我们做点什么呢？那咱们来聊聊天怎么样？聊什么呢？恩，那就来聊聊我们上节课所学的《去年的树》。大家还记得它是一篇什么课文吗？那大家喜欢读童话故事吗？为什么？大家还记得它吗？出示课件（3个已学过的童话故事）。孩子们，咱们聊着聊着，童话故事中所呈现出的道理就挨个挨个地蹦出来了，这就是童话故事的经典。我们先休

息一会儿，准备上课啦，静息。复习旧知、引入新知孩子们，今天咱们继续学习日本作家新美南吉的童话故事《去年的树》，上节课我们已经学习了本课的生字、词语，那老师来检查检查。（出示词语Ppt）谁敢挑战？ 1.抽2位同学读；学生提醒读音上需要注意的字、词；2. 3.老师提醒“伐”字的书写，并请所有孩子跟着一起书空。师总结：看来，孩子们已经和它们交上了好朋友。那下面我们就一起来学习学习这个故事。新知讲解、寻找故事起因过渡：说到故事呀，大家总喜欢带着好奇心去追问，故事的主人公是谁？故事的经过是怎么样的？结果呢？然后加上故事的起因，这就是一个完整的故事情节。那下面，就请孩子们带着这些追问大声的、自由地朗读课文。开始吧！生读：（3分钟左右）师：孩子们都读得很用心。那大家找到了本篇课文的主人公了吗？生：大树和小鸟。师：是的。（简笔画大树、鸟）问，那他们是什么关系呢？生：好朋友。师:你从文中的哪些句子体会到他们是好朋友的关系了？生：读第一自然段

数据挖掘算法综述

数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监

督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是

去年的树教学设计定稿版

《去年的树》教学设计精编W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】

《去年的树》教学设计教学目标： 1．学会1个生字，会写4个字。 2．理解课文内容，能有感情地朗读对话，培养语感。感受童话的语言美、思想美、意境美。 3．体会小鸟与大树之间的真挚情谊，感悟真正的友谊是建立在诚信的基础上的。教学重难点：去年的树教案优秀教学设计 1．指导学生朗读、领悟课文中的情感。 2．懂得童话故事蕴涵的道理。教学准备：学生课前预习课文、多媒体课件。教学课时：两课时教学过程：第一课时一、揭题导入，课题质疑。 1．导入课题；齐读课题。

2．课题质疑。二、初读课文，整体感知。 1．自由读课文，整体感知：课文讲了一个什么故事？ 2．检查字词掌握情况。 3．默读课文，画出感受最深的句子。生进行交流。三、研读课文，训练朗读。 1．去年的树和鸟在一起是怎样的情形自由读1——4自然段，你的感受是什么（1）“天天……”一句。重点体会：天天唱、天天听；真是朝夕相处，令人羡慕啊！读。（2）分别时的对话。从他们的对话中，你听出鸟儿和树分别时的心情了吗（伤心或乐观、难舍难分。）请你也就近找一下你的同桌来练一下这组对话，好吗（生就近找一位好朋友读，师指导）请一对同桌读对话。(老师评价：老师发现这只小鸟说：“我明年一定回来”时，语气特别坚定，你能告诉我，为什么要这样读吗) 再请一对同桌读。从他们的对话中，我们感觉到这对好朋友的感情是多么深厚啊，让我们的男孩子来读大树，像刚才那位男同学这样读出自己的个性，女孩子读小鸟。咱们一起来对对话看，好吗（男女生分角色读）

《C4.5算法概述》

目录 1 决策树算法 (2) 1.1 具体应用场景和意义 (2) 1.2 现状分析 (3) 2 C4.5算法对ID3算法的改进 (4) 3 C4.5算法描述 (7) 3.1 C4.5算法原理 (7) 3.2 算法框架 (8) 3.3 C4.5算法伪代码 (9) 4 实例分析 (9) 5 C4.5算法的优势与不足 (12) 5.1 C4.5算法的优势 (12) 5.2 C4.5算法的不足： (12) 参考文献 (12)

C4.5算法综述摘要最早的决策树算法是由Hunt等人于1966年提出的CLS。当前最有影响的决策树算法是Quinlan于1986年提出的ID3和1993年提出的C4.5。ID3只能处理离散型描述属性，它选择信息增益最大的属性划分训练样本，其目的是进行分枝时系统的熵最小，从而提高算法的运算速度和精确度。ID3算法的主要缺陷是，用信息增益作为选择分枝属性的标准时，偏向于取值较多的属性，而在某些情况下，这类属性可能不会提供太多有价值的信息。C4.5是ID3算法的改进算法，不仅可以处理离散型描述属性，还能处理连续性描述属性。C4.5采用了信息增益比作为选择分枝属性的标准，弥补了ID3算法的不足。 C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大的改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题，是目前应用最为广泛的归纳推理算法之一，在数据挖掘中收到研究者的广泛关注。 1 决策树算法 1.1具体应用场景和意义决策树（Decision Tree）是用于分类和预测的主要技术，它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则，采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较，并根据不同属性判断从该节点向下分支，在决策树的叶节点得到结论。因此，从根节点到叶节点就对应着一条合理规则，整棵树就对应着一组表达式规则。基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识，只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来，就能使用该算法进行学习。决策树算法在很多方面都有应用，如决策树算法在医学、制造和生产、金融分析、天文学、遥感影像分类和分子生物学、机器学习和知识发现等领域得到了广泛应用。决策树技术是一种对海量数据集进行分类的非常有效的方法。通过构造决策树模型，提取有价值的分类规则，帮助决策者做出准确的预测已经应用在很多领

决策树学习研究综述

科技论坛决策树学习研究综述叶萌（黑龙江电力职工大学，黑龙江哈尔滨150030） 1概述决策树是构建人工智能系统的主要方法之一,随着数据挖掘技术在商业智能等方面的应用，决策树技术将在未来发挥越来越强大的作用[1]。自从Quinlan 在1979年提出构造决策树ID3算法以来，决策树的实现已经有很多算法,常见的有：CLS （concept learning system ）学习算法，ID4、ID5R 、C4.5算法，以及CART 、C5.0、FuzzyC4.5、0C1、QUEST 和CAL5等[2]。现在，许多学者在规则学习与决策树学习的结合方面，做了大量的研究工作。Brako 等的ASSISTANT ，将AQ15中的近似匹配方法引入决策树中。Clark 等的CN2，将ID3算法和AQ 算法编织在一起，用户可选择其中任何一种算法使用。Utgoff 等的ID5R 算法，不要求一次性提供所有的训练实例，训练实例可以逐次提供，生成的决策树逐次精化，以支持增量式学习。洪家荣教授结合实际应用问题对ID3算法作了一些改进，提出了两个ID3和AQ 结合的改进算法，IDAQ 和AQID ，此外，还陆续出现了处理大规模数据集的决策树算法，如SLIQ ，SPRINT 等等[3]。 2决策树算法研究2.1构造决策树算法决策树学习是从无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式、逼近离散值目标函数的分类规则方法。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论，因此从根结点到叶结点的一条路径就对应着一条规则，整棵决策树就对应着一组表达式规则。我们可将决策树看成是定义布尔函数的一种方法。其输入是一组属性描述的对象，输出为yes/no 决策。决策树代表一个假设，可以写成逻辑公式。决策树的表达能力限于命题逻辑，该对象的任一个属性的任一次测试均是一个命题。在命题逻辑范围内，决策树的表达能力是完全的。一棵决策树可以代表一个决定训练例集分类的决策过程，树的每个结点对应于一个属性名或一个特定的测试，该测试在此结点根据测试的可能结果对训练例集进行划分。划分出的每个部分都对应于相应训练例集子空间的一个分类子问题，该分类子问题可以由一棵决策树来解决。因此，一棵决策树可以看作是一个对目标分类的划分和获取策略[4] 。 2.2处理大规模数据集的决策树算法 ID3或者C4.5算法都是在建树时将训练集一次性装载入内存的。但当面对大型的有着上百万条纪录的数据库时，就无法实际应用这些算法。针对这一问题，前人提出了不少改进方法，如数据采样法、连续属性离散化法或将数据分为若干小块分别建树然后综合成一个最终的树，但这些改进都以降低了树的准确性为代价。直到M etha,Agrawal 和Ris-sane 在1996年提出了SLIQ 方法，以及在此基础上进行改进得到的SPRINT [6]方法。 3决策树学习的常见问题3.1过度拟合在利用决策树归纳学习时，需要事先给定一个假设空间，且必须在这个假设空间中选择一个，使之与训练实例集相匹配。我们知道任何一个学习算法不可能在没有任何偏置的情况下学习。如果事先知道所要学习的函数属于整个假设空间中的一个很小的子集，那么即使训练实例不完整，也有可能从已有的训练实例集中学习到有用的假设，使它对未来的实例进行正确的分类。当然，我们往往无法事先知道所要学习的函数属于整个假设空间中的哪个很小的子集，即使是知道，我们还是希望有一个大的训练实例集。因为训练实例集越大，关于分类的信息就越多。这时，即使随机地从与训练实例集相匹配的假设集中选择一个，它也能对未知实例的分类进行预测。相反，如果训练实例集与整个假设空间相比过小，即使在有偏置的情况下，仍有过多的假设与训练实例集相匹配，这时作出假设的泛化能力将很差。当有过多的假设与训练实例集相匹配，便称为过度拟合（overfit ）。 3.2树剪枝对决策树进行修剪可以控制决策树的复杂程度，避免决策树过于复杂和庞大。此外，还可以解决过度拟合的问题。修剪决策树有多种算法，通常分为这样五类。最为常用的是通过预剪枝（pre-pruning ）和后剪枝（post-pruning ）完成，或逐步调整树的大小；其次是扩展测试集方法,首先按特征构成是数据驱动还是假设驱动的差别，将建立的特征组合或分割，然后在此基础上引进多变量测试集。第三类方法包括选择不同的测试集评价函数，通过改善连续特征的描述或修改搜索算法本身实现；第四类方法使用数据库约束，即通过削减数据库或实例描述特征集来简化决策树；第五类方法是将决策树转化成另一种数据结构。这些方法通常可以在同另一种算法相互结合中，增强各自的功能。 4决策树在工程中的应用决策树在工程中的诸多领域获得了非常广泛的应用，主要有以下几个方面： 4.1决策树技术应用于机器人导航 E.Swere 和D .J.M ulvaney 将决策树技术应用于移动机器人导航并取得了一定的成功。 4.2决策树技术应用于地铁中的事故处理法国的Brezillon 等人成功地将决策树技术应用于地铁交通调度智能系统。他们根据决策树的基本思想开发出上下文图表来帮助驾驶员针对事故做出正确的处理。 4.3决策树技术应用于图像识别决策树技术应用于包括图像在内的科学数据分析。如利用决策树对上百万个天体进行分类，利用决策树对卫星图像进行分析以估计落叶林和针叶林的基部面积值。 4.4决策树应用于制造业决策树技术已经成功应用于焊接质量的检测以及大规模集成电路的设计,它不仅可以规划印刷电路板的布线，波音公司甚至将它用于波音飞机生产过程的故障诊断以及质量控制。 5决策树技术面临的问题和挑战发展至今，决策树技术面临的问题和挑战表现在以下几个方面：5.1决策树方法的效率亟待提高数据挖掘面临的数据往往是海量的，对实时性要求较高的决策场所，数据挖掘方法的主动性和快速性显得日益重要。应用实时性技术、主动数据库技术和分布并行算法设计技术等现代计算机先进技术，是数据挖掘方法实用化的有效途径。 5.2适应多数据类型、容噪的决策树挖掘方法随着计算机网络和信息的社会化，数据挖掘的对象已不是关系数据库模型，而是分布、异构的多类型数据库，数据的非结构化程度、噪声等现象越来越突出，这也是决策树技术面临的困难问题。 6结论决策树技术早已被证明是利用计算机模仿人类决策的有效方法，已经得到广泛的应用，并且已经有了许多成熟的系统。但是，解决一个复杂的数据挖掘问题的任何算法都要面临以下问题：从错误的数据中学习、从分布的数据中学习、从有偏的数据中学习、学习有弹性的概念、学习那些抽象程度不同的概念、整合定性与定量的发现等，因此，还有很多未开发的课题等待研究。若将决策树技术与其他新兴摘要：决策树分类学习算法是使用广泛、实用性很强的归纳推理方法之一，在机器学习、数据挖掘等人工智能领域有相当重要的理论意义与实用价值。在详细阐述决策树技术的几种典型算法以及它的一些常见问题后，介绍了它在工程上的实际应用，最后提出了它的研究方向以及它所面临的问题和挑战。关键词：决策树；决策树算法；ID3；C4.5；SLIQ ；SPRINT （下转156页）22··

去年的树公开课教学设计

《去年的树》教学设计教学目标： 1、用画人物关系图的方法，概括主要内容。 2、通过朗读,体会鸟儿和树的深情厚谊。３、多元解读“去年的树”,体会、学习运用平实语言表达丰富的情感。版块一：画人物关系图，概括主要内容。 1、导入:通过前面几篇童话的学习，我们认识了英国的王尔德,丹麦的安徒生，今天我们将走近日本作家新美南吉,去看看他给我们讲述了一个怎样的童话故事?（生齐读课题) 2、通过预习，你们知道了故事中有哪些人物？(板书:鸟儿、树、树根、大门、小姑娘)。 3、那鸟儿和它们之间发生了一件什么事呢？请孩子们默读课文，用一句话来说说鸟儿和它们之间分别发生的事情,（板书：约定、寻找、践约－-兑现承诺、践行了它们的约定) 4、浏览课文,看看哪些自然段在讲约定，哪些在讲寻找,哪些在讲践约呢?(板书：1－4、5-14、15-１７）同学们,其实每一个故事都有它的起因、经过、结果。请看1-4自然段就是故事的起因，5-14自然段就是故事的经过，15-17就是故事的结果。请孩子们看着板书，谁来说说故事的起因?（生答）经过呢？(生答)结果（生答)。 4、小结:概括主要内容,可以用人物关系图帮我们理清故事情节，

抓住起因、经过、结果能把故事说清楚。哪位孩子愿意看着人物关系图，把起因、经过、结果连起来完整的说说故事的主要内容？（说得十分简洁、完整。从他的回答中，我们知道了一棵树和一只鸟儿是好朋友。）版块二：通过朗读，体会深情厚谊。 1、请大家看1自然段,哪个词语最能体现它们是好朋友？(天天)而且还出现了两次，那我们应该用怎样的语气来读这句话呢？(抽生答并读）其实它们之间不光有快乐,更有朝夕相处、细水长流、相濡以沫、天长地久的点点滴滴。请接着我读。(师依次用快乐、平淡、难过的语气引读“鸟儿站在树枝上，天天给树唱歌。树呢”，生接“天天听着鸟儿唱。”) 2、就这样，日子一天天过去,寒冷的冬天就要来到了。鸟儿必须离开树,飞到很远很远的地方去。树对鸟儿说,（生接“再见了，小鸟！明年春天请你回来,还唱歌给我听。”)鸟儿说,（生接“好的,我明年春天一定回来，给你唱歌。请等着我吧!”) A、你觉得应该用怎样的语气读树的话呢？（生答并读)我们又应该用怎样的语气读鸟儿的话呢?（生答并读)。 B、像这样的请求，这样的承诺，就叫约定。让我们再次来感受他们的约定吧。分两个大组,深情地读“请你回来！”，坚定地读“一定回来!”，三次回环“请你回来!”“一定回来！”。 C、从朗读中，你体会到什么?（抽生答）小结:孩子们请看分别时的对话，没有华丽的辞藻，也没有优美

决策树算法分析报告

摘要随着信息科技的高速发展，人们对于积累的海量数据量的处理工作也日益增重，需发明之母，数据挖掘技术就是为了顺应这种需求而发展起来的一种数据处理技术。数据挖掘技术又称数据库中的知识发现，是从一个大规模的数据库的数据中有效地、隐含的、以前未知的、有潜在使用价值的信息的过程。决策树算法是数据挖掘中重要的分类方法，基于决策树的各种算法在执行速度、可扩展性、输出结果的可理解性、分类预测的准确性等方面各有千秋，在各个领域广泛应用且已经有了许多成熟的系统，如语音识别、模式识别和专家系统等。本文着重研究和比较了几种典型的决策树算法，并对决策树算法的应用进行举例。关键词：数据挖掘；决策树；比较

Abstract With the rapid development of Information Technology, people are f acing much more work load in dealing with the accumulated mass data. Data mining technology is also called the knowledge discovery in database, data from a large database of effectively, implicit, previou sly unknown and potentially use value of information process. Algorithm of decision tree in data mining is an important method of classification based on decision tree algorithms, in execution speed, scalability, output result comprehensibility, classification accuracy, each has its own merits., extensive application in various fields and have many mature system, such as speech recognition, pattern recognition and expert system and so on. This paper studies and compares several kinds of typical decision tree algorithm, and the algorithm of decision tree application examples. Keywords: Data mining; decision tree；Compare

去年的树-优秀教案设计

《去年的树》教案教学目标 1．知识与能力目标：读通课文，品味重点词句，会入情入境地研读课文，抒发感受。2．过程和方法目标：学会多元交流,多向对话，学会概括课文主要内容的方法，培养良好的阅读习惯。 3．情感态度价值观目标：体会小鸟与大树之间真挚的友情，使学生感悟到信守诺言是多么高尚美好。 4．教学重难点重点：读悟文中的角色对话，体会童话的角色心理。难点：能有感情地朗读课文，懂得信守诺言，珍惜朋友间的感情。二、学情分析《新课标》对中年级学生在阅读课文中提出：能初步把握文章的主要内容，体会文章表达的思想感情。初步感受作品中生动的形象和优美的语言，与他人交流自己的阅读感受。对四年级的大部分孩子来说，阅读这篇童话并没有什么障碍，四年级的学生很容易领会到环保的主题，但是课文给我们更多的却是小鸟对于友情的那份执着和坚贞。《新课标》提出了语文教学应该是“工具性人文性的统一”，那么如何使我们的小学生感受到小鸟和大树之间的那份真情就是本课重中之重了，因为人类社会无论发展到了什么程度，人与人之间的真情都是最宝贵的。所以我认为这篇课文的教学重难点应是引导学生领悟文中角色的对话和心理，让学生对“信守诺言，珍惜朋友间的情谊”有所感染。教学过程一、创设情境，导入新课(揭示课题) 1.出示课件（教师描述画面，自由发言:在一片小树林里，一只鸟儿面带笑容的站在一棵大树上，叽叽喳喳的给大树唱着动听的歌，大树摇曳着茂密的枝叶正入神的听着歌声，这是一个多么令人感动的画面啊） 2.围绕着这美丽感人的画面，到底发生了怎样一个故事呢？今天我们来学习一篇童话《去年的树》【设计意图：媒体的音画渲染与教师声情并茂的导课为学生创设了良好的学习氛围，激发了学生的学习兴趣，为本课的教学做了精彩铺垫。】二、认识生字，认识生词（出示课件）【设计意图：让学生认识并理解生字词】三、初读课文，整体感知 1.用自己喜欢的方式读课文，边读边想，这篇课文讲了一件什么事呢？（鸟儿寻找大树的事） 2.通过读你们还能读出些什么？（鸟儿与大树，树根，门，小姑娘的四次对话）

去年的树教学设计与评析

《去年的树》教学设计与评析高密市第一实验小学孙艳一、设计理念：新课程理念强调“阅读教学是教师、学生、文本三者之间对话的过程”，本设计秉承这样的理念，教师主导，学生主体，把教师训练的意图和训练的技巧藏起来，以读激情，以情带读，以读传情，通过师生互动，促使学生在跟文本对话的过程中品味语言，感受课文所蕴含的语言美、思想美和意境美，掌握学习方法，形成能力，最终实现工具性与人文性的和谐统一。二、教学目标：知识与能力：1、初步把握文章主要内容。 2、正确、流利地朗读课文，有感情地朗读四次对话。情感与态度：通过想象，深入感受小鸟寻找树的心情，领悟童话蕴含的思想感情。过程与方法：初步感悟童话的特点，尝试改写童话。三、教学程序：（一）导入课题： 1、交流回顾上节课的内容。 2、再读课文思考：故事的主人公是谁？他们之间发生了一件什么事？ 3、交流。（根据提示说说。）（设计意图:本文语言朴实，浅显易读，生字较少，因此初读时重点放在整体把握课文内容上。给出必要的提示，有助于培养学生的概括能力和语言表达能力。）（二）质疑问难： 1、学贵有疑，读了课文，你有哪些疑问？请在小组内交流一下，小组内能解决的组内解决，解决不了的提出来共同探讨。 2、学生讨论后质疑，师生共同梳理真问题。问题预设：（1）大树已经被砍倒了，为什么小鸟还要一次次的去寻找？（2）鸟儿为什么睁大眼睛，盯着灯火看了一会，唱完了歌，又对着灯火看了一会儿，它心里在想什么？（设计意图：学贵有疑，让学生交流自己的疑问，可以帮助教师了解学生的原认知，看看学生通过自读能够获取哪些信息，能够读懂些什么，以帮助教师及时调整教学策略，确定进一步的教学方向。）（三）自主学习合作探究

分类算法综述

《数据挖掘》数据挖掘分类算法综述专业：计算机科学与技术专业学号：S2******* 姓名：张靖指导教师：陈俊杰时间：2011年08月21日

数据挖掘分类算法综述数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中最有应用价值的新领域之一。它最早是以从数据中发现知识(KDD，Knowledge Discovery in Database)研究起步，所谓的数据挖掘(Data Mining，简称为DM)，就从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际应用的数据中提取隐含在其中的、人们不知道的但又有用的信息和知识的过程。分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)。该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 1. 分类的基本步骤数据分类过程主要包含两个步骤：第一步，建立一个描述已知数据集类别或概念的模型。如图1所示，该模型是通过对数据库中各数据行内容的分析而获得的。每一数据行都可认为是属于一个确定的数据类别，其类别值是由一个属性描述(被称为类别属性)。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合，因此分类学习又可以称为有指导学习(learning by example)。它是在已知训练样本类别情况下，通过学习建立相应模型，而无指导学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的。通常分类学习所获得的模型可以表示为分类规则形式、决策树形式或数学公式形式。例如，给定一个顾客信用信息数据库，通过学习所获得的分类规则可用于识别顾客是否是具有良好的信用等级或一般的信用等级。分类规则也可用于对今后未知所属类别的数据进行识别判断，同时也可以帮助用户更好的了解数据库中的内容。图1 数据分类过程中的学习建模第二步，利用所获得的模型进行分类操作。首先对模型分类准确率进行估计，例如使用保持(holdout)方法。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的，那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知)进行分类。例如，在图2中利用学习获得的分类规则(模型)。对已知测试数据进行模型

人教版《去年的树》教学设计

《去年的树》教学设计本课是人教版义务教育课程标准实验教科书四年级上册第教三单元的第2篇课文,是一篇精读课文。本单元的教学内容是“中外童话”,围绕这一专题,教材选取了不同作家,不同风格的4篇材分析学情分析童话。安排了以读童话,编童话,讲童话,演童话为主要内容的综合性学习.本课主要讲了一只鸟和一棵树之间发生的故事,带了些伤感的色彩，赞美了高尚的,令人荡气回肠的友情。其难度贴近三年级学生的理解水平，有利于他们在真实的语言情景中培养语言表达能力。教材强调学生在学习过程中的感悟、体验、实践、参与以及思维能力的发展,融学习情感、学习能力的形成与语言学习的全过程中，突出兴趣培养，感受童话的特点。处理教材时，根据学生的情况反复朗读课文,体会鸟与树之间的深厚感情。本班为实验班，大部分学生有着良好的学习习惯，能够自觉的预习学习课文。学生们对学习语文有浓厚的兴趣，上课积极主动，活泼大胆，很善于表演。班上部分同学语言能力表达很好，能够通过朗读来体会中心。在前一课的学习中，学生已对童话有了初步的理解，为本课的学习打下了基础。

设小学语文新大纲明确指出，“小学语文教学必须改进教学方法,提高教学质量”。小学语文课要求“倡导自主、合作、探究的学习方式,正确处理好师生的关系,发挥教师的主导作用,充分调动学生学习的积极性,突出学生的主体地位,使学生积极参加到课堂讨论,勇于探讨.使学生的自主学习性得到提高和发展.” 计新课程提倡以学生学习为主，让学生在教师的指导下通过感知、理体验、实践、参与和合作等方式完成教学目标。本着这一思想和念理念，我在设计课堂教学时从激发和保持学生的学习兴趣入手，精心创设语言情景，让学生在我的指导下朗读课文，从而感受童话的语言美,思想美,意境美. 设计课堂教学时，我注重合作学习方式的运用和学生交流,评价能力的培养. 1、朗读式的学习有利于培养学生的语言运用能力，“情景教法交流法”是本课主要的教学方法。学法2、在学习方法上，采用“读---析---读”相结合的教学策设计略,即让学生能在读中找出相应的重点词语及句子,再互相交流,最后通过朗读表达出感情,理解童话的含义. 体会小鸟与大树间真挚的友情。使学生感悟到真教情感目标挚的友情是建立在诚信的基础上的.

模式识别--决策树算法报告

决策树算法综述摘要：决策树是用于分类和预测的一种树结构。本文介绍了决策树算法的基本概念，包括决策树的基本原理、分类方法，发展过程及现状等。详细介绍了基于决策树理论的分类方法，包括ID3算法的基本思想，属性选择度量等。在分析传统的决策树算法的基础之上，引入了属性关注度，提出了一个基于属性选择度量改进的算法。关键词：决策树；ID3；属性关注度 1.决策树的基本概念 1.1决策树的基本原理决策树是用于分类和预测的一种树结构。决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法。它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较并根据不同的属性判断从该节点向下的分支，在决策树的叶节点得到结论。所以从根节点就对应着一条合取规则，整棵树就对应着一组析取表达式规则。一棵决策树是一棵有向无环树，它由若干个节点、分支、分裂谓词以及类别组成。节点是一棵决策树的主体。其中，没有父亲节点的节点称为根节点，没有子节点的节点称为叶子节点，一个节点按照某个属性分裂时，这个属性称为分裂属性。决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则。如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成。决策树采用自顶向下的递归方式：从根节点开始在每个节点上按照给定标准选择测试属性，然后按照相应属性的所有可能取值向下建立分枝，划分训练样本，直到一个节点上的所有样本都被划分到同一个类，或者某一节点中的样本数量低于给定值时为止。这一阶段最关键的操作是在树的节点上选择最佳测试属性，该属性可以将训练样本进行最好的划分。最佳测试属性的选择标准有信息增益、基尼指数、以及基于距离的划分等。第二步，决策树的剪技。构造过程得到的并不是最简单、紧凑的决策树，因为许多分枝反映的可能是训练数据中的噪声或孤立点。树剪枝过程试图检测和去掉这种分枝，以提高对未知数据集进行分类时的准确性。树剪枝方法主要有先剪枝和后剪枝。树剪枝方法的剪枝标准有最小描述长度(MDL)和最小期望错误率等。前者对决策树进行二进位编码，最佳剪枝树就是编码所需二进位最少的树；后者计算某节点上的子树被剪枝后出现的期望错误率，由此判断是否剪枝。决策树的构造过程如下图所示。

部编版《去年的树》优秀教学设计

部编版《去年的树》优秀教学设计《去年的树》是日本童话家新美南吉的一篇广为流传的作品。它讲述了一个凄美的友情故事：鸟儿和树是好朋友，它天天唱歌给树听，还答应明年春天回来还要给树唱歌。第二年春天，当鸟儿飞回来找它的朋友时，树却不见了。她四处寻访，问了树根、门先生和小女孩。最后找到被火柴点燃的灯火,唱起了去年的那支歌。我为大家准备了以下内容，供大家参考! 篇一部编本去年的树优秀教学设计教学反思： 1.能查字典或联系上下文理解不明白的词。 2.能有感情地朗读课文，能读懂本文。 3.感受童话的语言美、思想美、意境美。 4.对“信守诺言，珍惜朋友之间的情意”这句话有所感悟;体会人、动物、植物(环境)之间的和谐发展。教学重难点：能读懂鸟儿心情的变化，通过相关句子，读懂它的内心世界。教具准备：生字卡片、课件教学时间： 2课时教学过程：第一课时

一、揭题引入。读了课题，你有什么疑问? 二、自主读文，初步感知。 1.学生按自己喜欢的方式读课文，要求：读准、读通、读懂。 2.个体质疑→组内探讨→集体释疑。 3.抽读、评议、正音。 4.感知内容：学生畅谈鸟儿到南方去之前答应好朋友____________。第二年春天，鸟儿从南方回来却发现__________，于是就在火柴点燃的灯火前____________________。因为它____________________。三、对话朗读，培养语感。师引：这篇童话中有哪些有趣的角色? (鸟儿、树、树根、门、伐木人、小姑娘、灯火……)他们还会说话呢! 1.找出角色对话。用“”画出小鸟说的话，用“____”画出、树、树根、门、伐木人、小姑娘、灯火……说的话。 2.模仿朗读(学生自主尝试)选读喜欢的角色对话。 3.出示对话，通过个别读、对读、组内演读、师生互读互议等方法来感悟角色，体验心情。大树与小鸟 “再见了，小鸟!明年春天请你再回来，还唱歌给我听。” “好的。我明年一定回来，给你唱歌。请等着我吧!”

分类算法综述

分类算法综述 1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：（v1,v2,…, vn ;c）。在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新

数据所属的类。注意是预测，而不能肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多，下面介绍一些经典的分类方法，分析各自的优缺点。 2.1 决策树分类算法决策树（Decision Tree）是一种有向无环图（Directed Acyclic Graphics,DAG）。决策树方法是利用信息论中的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，在根据该属性字段的不同取值建立树的分支，在每个子分支子集中重复建立树的下层结点和分支的一个过程。构造决策树的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经分好类的，以决定哪个属性域（Field）作为目前最好的分类指标。一般的做法是穷尽所有的属性域，对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的一个分裂。量化的标准是计算每个分裂的多样性（Diversity）指标。其次，重复第一步，直至每个叶节点内的记录都属于同一类且增长到一棵完整的树。

去年的树公开课教案1

去年的树第九师小白杨中学陈雨薇教学目标： 1、会读4个生字及词语，会写“伐”。 2、能够正确流利的朗读课文。 3、通过朗读角色对话，体会角色情感。感受小鸟与大树的深厚友谊。教学重点、难点：通过朗读角色对话，体会角色情感。感受小鸟与大树的深厚友谊。教学准备：多媒体课件教学课时：一课时教学过程：一、谈话导入，初读交流童话故事深受同学们的喜爱，它那动人的故事和优美的语言，总能把我们带入美好的情境，今天我们就来学习一篇日本作家新美南吉写的童话故事。板书课题：《去年的树》。请同学们齐读课题。读了课题，你有什么想问的吗？

二、初读文本 1、请同学们自己读一读课文，边读边给课文标出自然段，注意读准字音，读通句子，遇到不认识的字可以问问同桌也可以问问老师。 2、问身边的同学，有不认识的字吗？你们都认识字，可真了不起! 3、让我们读读这些词语吧。 4、指导书写：伐. 三、研读对话，演读课文出示：一棵树和一只鸟儿是好朋友。鸟儿站在树枝上，天天给树唱歌。树呢，天天听着鸟儿唱。 1、让我们走进这篇童话故事。故事的开头是这样写的，谁愿意读一读？（1）、多好的朋友，多美好的生活，我们再来读一读。（2）、鸟儿可能会在什么时候给树唱歌？（3）、你们是从哪一个词语体会出来的？（4）、这是一段多美好的时光，一天又一天，一日又一日，请再读故事的开头。（5）、同学们，由这两个“天天”，你体会到了什么？板书：友谊承诺你们真会学习，抓住关键词能够帮助我们更好地理解句子含义，这真是一个很好的学习方法。（6）、我们再次品读故事的开头，体会她们那段形影不离的深厚友谊。

2、要是他们能永远在一起该有多好！可是，寒冷的冬天就要来了。小鸟必须离开大树，飞到很远很远的地方去。想想你与朋友、家人分离的场面，带着你的感受自己读读这段对话。四、品读来年寻树鸟儿怀揣着与树的约定飞走了。春天又来了，原野上、森林里的雪都融化了。小鸟飞越千山万水，怀着无比兴奋和激动的心情来到森林，可好朋友高大挺拔的身影不见了，就剩下树根留在那里，请你默读7-15自然段，想一想鸟儿在寻找好朋友树的过程中有许多次询问的话语，请你找一找，读一读。体会小鸟的心情。 1、从这些话里，我们最能感受到小鸟的心情，让我们来读读鸟儿跟树根的话。 2、引导朗读师：刚才我们多次朗读了句子，在读中感悟，体会小鸟的心情，我们读的多好啊，这就是品读，下面我们还用这种方法读一读小鸟和门先生和小姑娘的对话。再次体会小鸟的心情。 3、小鸟患者不安的心情来到大门前，耳旁传来了锯木头的“沙、沙”声，她会想到什么？她的心情又会是什么呢？现在同桌合作读一读小鸟和门先生的对话。

树的画法与表现技法

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