参考相关博客 https://blog.csdn.net/Long_UP/article/details/105859648

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,

专业负责人： 可以维护本专业培养计划信息(时间，培养计划名称，提交负责人名称等) 可以维护校外实训机构信息(实训机构名称，实训机构创立时间，实训机构简介等) 可以审核实训负责人提交的实训计划，根据不同状态，显示已审核，未审核。 可以管理在线双选。 实训负责人： 可以提交实训计划(包括实训名称，实训地点，实训年级，实训专业，实训持续时间，实训简介等) 可以提交学生实训进度(包括实训名称，实训地点，实训年级，实训专业，实训阶段(前期中期后期)) 可以维护推荐企业就业信息(包括企业名称，企业位置，企业联系方式，企业薪资待遇，企业岗位需求，企业任职需求等) 本专业本科生： 可以参与问卷调查(对实训教学的满意程度，对实训老师的满意程度等，调查结果可以以图表方式呈现在前端，如饼状图) 可以提交实训报告和实训总结 可以维护个人信息(姓名，年龄，学号，年级，专业，班级，电话，邮箱) 不同年级的学生人数希望以柱状图体现

有基础版贪吃蛇外，加了隐藏光标，难度调整，美工，广告位等（小组综合实训，有配ppt和小组实践报告）

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第一章：主板概述 第二章：主板维修常用工具及常用元器件识别与检测 第三章：主板维修方法 第四章：主板总线插槽及测试点 第五章：主板接口电路故障检修 第六章：主板CMOS电路故障检修 第七章：主板开机电路故障检修 第八章：主板供电电路故障检修 第九章：主板时钟电路故障检修 第十章：主板复位电路故障检修

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