本文主要介绍了一位学生在进行 CAD CAM 技术应用实训后的心得体会。文章首先回顾了自己在学习 CAD 制图时的困难和不足，认为课堂教学和课后练习缺乏知识的连贯性。接着，作者介绍了老师在实训第一天对课程安排、实训目的和细节方面的交代。在实际操作中，作者发现自己之前学的知识有些陌生，但通过实训的不断练习和老师的指导，作者逐渐掌握了 CAD CAM 技术的应用。最后，作者总结了实训的收获和体会，认为实践是提高技能的最好途径，同时也感谢老师的教导和帮助。

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声明：未经允许，请勿转载 一.实验目的 (1) 掌握需求分析的过程与方法 (2) 完成学生请假管理系统需求分析(完成:功能列表、用例图、活动图) (3) 完成专项实训开发计划 概述 系统名称:学生请假管理系统 系统开发背景:请假是每个学校的刚需，但只局限与线下请假，效率较低。这些流程不仅办事效率不高，而且需要老师和学生同时有时间才能完成请假，为了提高请假效率，构建一套由学生、教师、管理员共同交互的系统用户:学生、教师、管理员 三.系统功能概述 学生请假管理系统概述3.1 学生请假管理系统必须通过正确的用户名及其密码方能进入系统,系统分为三大模块学生端、教师端和管理端。 学生端，主要功能包括: 申请请假、申请销假、查询请假记录0 教师端，主要功能包括: 请假审批、销假审批和学生请假记录查询 管理端，主要功能包括: 增加、删除、修改、查找学生或教师信息学生提交的请假申请需要教师的审批,只有批准之后学生方可提出销假申请。

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项目1：基于sklearn的数据分类挖掘 一、项目任务 熟悉sklearn数据挖掘的基本功能。 进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。 二、项目环境及条件 sklearn-0.18.0 python-2.7.13 numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64 scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64 matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64 三、实验数据 Iris数据集 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含 150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼 宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virgin ica）三个种类中的哪一类。 Digits数据集 美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。分辨率 为8x8 四、项目内容及过程 1.读取数据集 从sklearn中读取iris和digits数据集并测试打印 "from sklearn import datasets " " " "iris = datasets.load_iris() " "digits = datasets.load_digits() " "print 'iris:',iris.data,'\ndigits:',digits.data " 打印的数据集存在numpy.ndarray中，ndarray会自动省略较长矩阵的中间部分。 Iris数据集的样本数据为其花瓣的各项属性 Digits数据集的样本数据为手写数字图像的像素值 2.划分数据集 引入sklearn的model_selection使用train_test_split划分digits数据集，训练集和测 试集比例为8:2 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.t" "arget,test_size=0.2) " "print " "'x_train:',x_train,'\nx_test:',x_test,'\ny_train:',y_train,'\ny_tes" "t:',y_test " 3.使用KNN和SVM对digits测试集分类 引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模块调用算法，使用classi fication_report查看预测结果的准确率和召回率 "from sklearn.metrics import classification_report " " " "from sklearn import neighbors " "clf = neighbors.KNeighborsClassifier() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " " " "from sklearn.svm import SVC " "clf = SVC() " "clf.fit(x_train,y_train) " "y_pred=clf.predict(x_test) " "print classification_report(y_test, y_pred) " KNN的预测结果：所有数字的预测正确率几乎达到了100% SVM的预测结果：对部分数字的预测误差较大，基本情况不如KNN 考虑SVM分类器的特性，在分类前对特征值进行标准化后再分类： "from sklearn import preprocessing " "min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() " "x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train) " "x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test) " 标准化数据后SVM的预测结果达到了KNN的准度： 4.使用贝叶斯和决策树对iris数据集分类 "from sklearn.model_selection import train_test_split " "x_train,