树的简介

树的简介
树的简介

细叶榕是香港最普遍的本地乔木之一,可作遮荫及防风之用,多沿路旁或近村落地方种植。细叶榕生命力惊人,于任何环境及任何土质皆能生长,甚至依附于石上或护土墙上。细叶榕耐盐,所以不难在海边发现其踪影,但在砂质的泥土上,它的生长却受到限制,因为松散的泥土不能充份支撑整棵树。辨别特征细叶榕生长缓慢,拥有广阔而浓密的树冠,更有无数纤幼成流苏状的气根从枝条垂下;当气根碰触到泥土表面,便会形成新树干,以支撑整棵树浓密的枝叶。细叶榕的花藏在无花果内,需要独有的小蜂来帮忙传播花粉。一种细小的雌蜂,会从无花果表面如针孔般大小的小孔进入无花果内产卵。然後,雄蜂会在无花果内先行孵出,并使雌蜂受精。随后孵出的雌蜂,会黏满花粉并离开无花果;当它飞到另一无花果内产卵时,便可将花粉传播开去。

罗汉松是松树的一种,又名罗汉杉、长青罗汉杉、土杉、金钱松、仙柏、罗汉柏、江南柏,是常绿乔木,可高达18米,通常会修剪以保持低矮,叶互生,以螺旋形状排列,亦分雌雄,种牝大于种籽,成熟呈红色,加上绿色的种籽,好似光头的和尚穿着红色僧袍,故名罗汉松。罗汉松常见于中国华南地区,包括香港一带。由于盆植罗汉松可供观赏,其木材供建筑、药用和雕刻,所以其价值甚高。因此造成多起

达2米余。茎上有灰色粗刺,叶卵形,老叶脱落。花小,成对著生成小簇,各花簇又聚成二歧聚伞花序。外侧有两枚淡红色苞片,花小。苞片有黄色,也有深红色。亦称基督刺(Christ thorn)、虎刺、麒麟花、老虎簕。为多刺直立或稍攀援性小灌木。株高1-2m,多分枝,体内有白色浆汁。茎和小枝有棱,棱沟浅,密被锥形尖刺。叶片密集着生新枝顶端、倒卵形,叶面光滑、鲜绿色。花有长柄,有2枚红色苞片,花期冬春季。南方可四季开花。蒴果扁球形。同属植物常见栽培的尚有白花虎刺梅(var.alba)。目前有多种花色园艺变种,及大花品种。虎刺梅灰绿色的干枝带刺,校上疏生鲜绿色匙形或倒卵圆形叶片,枝端开出鲜红、玫红的小花。花期长,花色鲜艳,形姿雅致,栽培容易,是人们喜爱的好花。

大树菠萝其学名为桑科植物木菠萝,又名菠萝蜜,大树菠萝是广州人对其的称谓。其种仁性平,味甘、微酸,功能益气、通乳。《本草纲目》说它能“补中益气”,《陆川本草》认为它能“治气弱,通乳”。它含有较丰富的淀粉、脂肪油等。由于其不寒不热,用它来煲瘦肉作汤,能补中益气,亦为夏日滋补汤品。广东雷州半岛一带民间常以此治疗妇女产后乳汁缺乏症,以及用于消滞。菠萝树很高大,叶子有光泽,像是冬青或橘树的叶子。树干有一特点,自根以上周围生着小枝叶。菠萝蜜并非结在树顶上的枝干上,而是结在树身上的那些小枝叶上。有时两三枝结在一起,小时长圆形如小忙果,成熟后可以大如斗,周身有隆起的软刺,古人说它如佛头上的螺髻。子囊像石榴一样的合百数十粒为一球。味道香甜浓郁,肉可以吃,每一粒的子核像栗子一样,也可以吃。

细叶桉桃金娘科,乔木,高10~50米,树皮平滑,淡白色或淡红色,呈薄片状剥落。异常叶圆形至阔披针形,宽达10厘米,有时偏斜;正常叶披针形,长15厘米以上,镰形而渐尖,侧脉多数,斜举稍粗,脉端稍离叶缘。伞形花序腋生或侧生,由4~8朵花组成;花直径1.5~2厘米;萼筒陀螺形,直径4~6毫米;帽状体长圆锥状,渐尖、短尖或钝头,长7~12毫米;雄蕊多数,长6~12毫米,花药小,卵形。蒴果倒卵形或近球形,直径6~8毫米,果缘阔而高凸,果瓣突出于果缘外,短尖。花期冬、春季。广东、广西、福建等地有栽培。

木瓜树(C.sinensis Koehne)(蔷薇科), 单叶互生,叶片椭圆状卵形或椭圆状长圆形,花单生叶腋,后叶开放,花瓣粉红色,状似垂丝海棠。梨果长椭圆形,深黄色。花期:4月。喜光照充足,耐旱,耐寒,可适应任何土壤栽培。

木棉树(bombaxceiba),又名攀枝花、红棉树或英雄树,木棉树别名:英雄树(广东)、莫连、红茉莉(潮汕)、莫连花、、红棉、攀枝花、斑芒树,是一种在热带及亚热带地区生长的落叶大乔木,高10-20公尺。木棉树为木棉科落叶乔木。原产印度,广泛分布于热带地区,台湾在1645年引入普遍栽植。木棉直立的干身密生瘤刺,刺并不尖锐。枝条轮生,向四方水平方向伸长。掌状复叶,小叶有5至7片。木棉色调相当一致,早春二、三月,萧瑟的枯枝上先是绽放了满树火红,接著新芽才萌发。木棉树花落后长出长椭圆形的蒴果,成熟后果荚开裂,果中的棉絮随风飘落。朵朵棉絮飘浮空中,如下六月雪一般,有一番特别的情趣。木棉棉絮质地柔软,可絮茵褥,是古代中国的重要织衣材料。一般在棉絮团中,藏有一颗黑色的种子,棉球随风滚动,一遇到潮湿的土地便吸水而落地生根。树干基部密生瘤刺,以防止动物的侵入。枝轮生,叶互生。木棉花的树干虽然粗大,但木质太软,所以用途不大。树木的原产地不详,但

部编版三年级上册语文《去年的树》教案及反思

部编版三年级上册语文《去年的树》教案及反思 教学目标 知识与能力: 1.认识并会写本课生字; 2.初步学习概括文章主要内容; 3.读通课文,品味重点词句; 4.多层次品读课文角色对话,体会童话角色的心理。 过程与方法:通过捕捉人物角色,想象串联画面的方法概括课文内容。 情感态度价值观:体会和懂得信守诺言,珍惜朋友之间的情意;体会人、动物、环境之间的和谐发展。 教学重点和难点 重点:读悟文中的角色对话,体会童话角色的心理。 难点:体会童话揭示的道理。 教学过程 一、引入揭题 利用歌曲《朋友》引入课题 二.检查生字 让学生读生字,提醒注意的字,师范写

(CAI融、剩、伐、煤及其生词)个别读一个后立刻齐读,四个生词; 三.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.概括课文内容(学生畅谈) 3.师指导捕捉人物角色,想象串联画面的方法概括课文内容:鸟儿和树是好朋友,它天天唱歌给树听,还答应 __________________。 第二年春天,当鸟儿飞回来找它的朋友时,树_______________。 她四处寻访,问了______、_______和__________。 最后找到__________________,唱起了__________。 三、研读对话,体会小鸟的真情 1.师:让我们走进第一幅图画——鸟与树的图片 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。 师相机引导生读出树与鸟形影不离的语气。 2.读出鸟与树分别时的话: “再见了,小鸟!明年春天请你回来,还唱歌给我听。” “好的,我明年春天一定回来,给你唱歌。请等着我吧!” 师相机引导读出难分难舍的感情 3.师过渡:正因为难分难舍所以鸟许下诺言,鸟儿等呀盼呀春天来了,可是树不见了!

数据挖掘之决策树方法概述

文章编号:1009-3907(2004)06-0048-04 数据挖掘之决策树方法概述 田苗苗1,2 (1.吉林师范大学信息技术学院,吉林四平 136000; 2.长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012) 摘 要:数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法,决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点,决策树表示法,决策树构造思想,并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具,决策树与数据仓库的结合,决策树的适用范围及应用,最后探讨了决策树的发展趋势。关键词:数据挖掘;决策树;数据仓库中图分类号:TP311113 文献标识码:B 收稿日期:2004209228 作者简介:田苗苗(1976-  ),女,吉林省双辽市人,吉林师范大学信息技术学院助教,硕士生,主要从事人工智能与数据挖掘研究。 0 引 言 数据挖掘(Data Mining )就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中,提取隐含在其中的事先未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程[1]。数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。 数据挖掘的主要任务有分类或预测模型发现、概括、聚类、回归分析、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。分类是其中的一个非常重要的任务,目前在商业上应用最多。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型,即所说的分类器(classifier )。该函数或模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个,从而用于预测。实现分类任务的方法有统计学方法、机器学习方法、神经网络方法等等。其中机器学习中的决策树方法是目前重点研究的方向,研究成果较多,已经被成功地应用到从学习医疗诊断到学习评估贷款申请的信用风险的广阔领域。 决策树起源于概念学习系统C LS (C oncept Learning System )。决策树方法就是利用信息论的原理建立决策树。该类方法的实用效果好,影响较 大。决策树可高度自动化地建立起易于为用户所理解的模型,而且,系统具有较好地处理缺省数据及带有噪声数据等能力。决策树学习算法的一个最大的优点就是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识。这样只要训练事例能够用“属性2值”的方式表达出来,就能使用该算法来进行学习。 研究大数据集分类问题,常用决策树方法。决策树方法速度较快,可被转换成简捷易懂的分类规则,也可转换成对数据库查询的S Q L 语句。另外,决策树分类与其他分类方法比较,具有相同而且有时有更高的精度。 1 决策树主要内容 111决策树表示法 决策树是一树状结构,它从根节点开始,对数据样本(由实例集组成,实例有若干属性)进行测试,根据不同的结果将数据样本划分成不同的数据样本子集,每个数据样本子集构成一子节点。生成的决策树每个叶节点对应一个分类。构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。 图1画出了一棵典型的学习到的决策树。这棵决策树根据天气情况分类“星期六上午是否适合打 第14卷 第6期 2004年12月 长春大学学报JOURNA L OF CH ANG CH UN UNI VERSITY V ol 114 N o 16Dec.2004

决策树算法研究及应用概要

决策树算法研究及应用? 王桂芹黄道 华东理工大学实验十五楼206室 摘要:信息论是数据挖掘技术的重要指导理论之一,是决策树算法实现的理论依据。决 策树算法是一种逼近离散值目标函数的方法,其实质是在学习的基础上,得到分类规则。本文简要介绍了信息论的基本原理,重点阐述基于信息论的决策树算法,分析了它们目前 主要的代表理论以及存在的问题,并用具体的事例来验证。 关键词:决策树算法分类应用 Study and Application in Decision Tree Algorithm WANG Guiqin HUANG Dao College of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology Abstract:The information theory is one of the basic theories of Data Mining,and also is the theoretical foundation of the Decision Tree Algorithm.Decision Tree Algorithm is a method to approach the discrete-valued objective function.The essential of the method is to obtain a clas-sification rule on the basis of example-based learning.An example is used to sustain the theory. Keywords:Decision Tree; Algorithm; Classification; Application 1 引言 决策树分类算法起源于概念学习系统CLS(Concept Learning System,然后发展 到ID3

小学班级学习计划

小学班级学习计划 小学班级学习计划 时间过得飞快,我们又将迎来新的学习目标,续写新的诗篇,是时候抽出时间写写学习计划了哦。学习计划怎么写才不会流于形式呢?下面是小编为大家整理的小学班级学习计划,欢迎大家分享。 小学班级学习计划1 一、阅读目标: 1、本学期师生共读《窗边的小豆豆》、《水浒传》(青少年版)及金波的《和树谈心》三本书,同时要求学生大量阅读各类书籍,一学期每人至少阅读5本课外书。 2、养成在课余时间主动、自觉地阅读课外书的良好习惯。 3、掌握阅读课外书的方法,学会有选择有方法地读书,学会摘录、思考、与他人交流分享阅读感受,让阅读更有效、更有意义。 4、建设“书香”家庭,向家长宣传读书的重大意义及孩子课外阅读的要求,结合实际情况开展“亲子共读活动”。

5、真正培养孩子的阅读兴趣,让他们的童年浸润在沁人心脾的书香里。 二、准备工作 1、充实班级图书角。每位学生带至少两本课外书来,进行编号、登记,然后放至班级图书角,供其他同学借阅。 2、制订班级图书角借阅制度,推选班级图书管理员。 3、购买《窗边的小豆豆》、《水浒传》(青少年版)及金波的《和树谈心》三本书。 4、在开学初的家长会上,向家长作好宣传工作,要求家长为孩子准备一个书架,并经常为孩子购买图书,营造书香家庭。 三、具体计划 1、每位学生制定一份简单的读书计划,贴于采蜜集首页。引导学生充分合理地利用课余时间来读书。如安排中午的时间,晚上完成家庭作业后的时间,周六、周日的休息时间读书。每天读书不得少于半小时。 2、营造浓浓的`读书氛围。在班级中建设好“读书角”,专人负责管理,及时做好图书修补、更新、添置工作。 3、在教室墙壁上开辟“成长的书香”栏目。其中分成四块,分别是“好书推荐”、“精彩情节”、“读书心得”和“读书标兵”,宣传读书专题内容,定期展示学生的采蜜集、读后感等,并隆重展示班级读书小标兵的照片及读书成果。 4、每周精选金波《和树谈心》中的一篇文章,于周五早晨课外阅读时间,和学

决策树算法介绍(DOC)

3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术,应用的例子也很多。例如,根据信用卡支付历史记录,来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用;根据某种病症的诊断记录,来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是:根据数据的某些属性,来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中,根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值,来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”,在这个例子中,所研究的属性“信用度”是一个离散属性,它的取值是一个类别值,这种问题在数据挖掘中被称为分类。 还有一种问题,例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数,这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性,它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。 总之,当估计的属性值是离散值时,这就是分类;当估计的属性值是连续值时,这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树 通过一个实际的例子,来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表,记载着某银行的客户信用记录,属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”,每一行是一个客户样本,每一列是一个属性(字段)。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是,根据数据集D,建立一个信用等级分析模型,并根据这个模型,产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时,依据这些规则,可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性,来预测其信用等级,以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型,就可以是一棵决策树。在这个案例中,研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户,要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”,也就是说,要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合:Class={“优”,

小学语文课堂实录-《去年的树》

《去年的树》 《去年的树》课堂教学实录和分析特级教师盛新凤 师:( 媒体播放――大树)听,一只美丽的小鸟坐在大树上,正动情地为大树唱歌呢,大树呢,摇曳着茂盛的枝条,正入神地听着……这是一幅多么和谐,美丽的图画呀!是吗? 生:是! 师:围绕着这只美丽的小鸟和这棵枝繁叶茂的大树,让我们一起来读一个美丽的故事。(出示课题)读! 生:去年的树师:请同学们打开书本,让我们用自己喜欢的方式读书,你可以一个人读,可以找伙伴读,如果你想搬个凳子到讲台前来读可以吗? 生:可以。师:让我们尽情地和课文交流、对话,看看待会 儿你会有哪些收获。开始。(学生自由朗读,教师巡视。) 师:咱们先停会儿好吗?读着读者,你有什么话想说了吗?你的感受,你的疑问,你的收获……都可以. 生:树为什么要被锯掉? 师:你有问题. 生:我有收获,我觉得树和鸟儿真是一对好朋友,鸟儿从南方回来后,发现树不见了,就千里迢迢来寻找树,他通过各种方法,最后找到了树,变成了火柴,最后火柴被点燃了。师:你是被小鸟和大树之间的真情感动了,是吗? 生:是。生:我想对作者提问,为什么把这篇课文取名为《去年的树》呢? 师:你读着读着有这样的问题。还有吗? 生:我发现了,鸟儿是一只十分守信的鸟。师:这是你自己读出来的,真了不起。生:我有一个问题,为什么树做成火柴,点燃后,鸟儿还会对灯火看那么久,还要唱起那首去年的歌? 师:同学们的 问题很多,感受很多,你们真了不起啊,第一次与课文进行亲密 的接触,就有这么大的收获了。让我们继续与课文交流,对话.也许你刚才的疑问,就能得到解决,你的感受,还能得到大家的 共鸣呢!同学们,你们说这篇课文在语言上有什么特色,以什么

分类模型——决策树

决策树模型 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程中不需要任何的参数设置,因此决策树更偏重于探测式的知识发现。 决策树的思想贯穿着我们的生活方方面面,人们在生活中的每一个选择都是输的一个分支节点,只不过生活是一根走不到尽头的决策树,而一般的问题的决策结论是正确或者错误。举个例子说明决策树,比如给寝室的哥们介绍对象时需要跟人家讲明女孩子的如下情况: A.家是哪里的。 B.人脾气如何 C.人长相如何 D.人个头如何 OK ,先举这几个,以上4个条件便是一个实例。然后男孩的决定策略便是决策树,比如说寝室的哥们的要求是:家北京的,脾气温柔的,长相一般,个头一般。那么这个决策树变构造成了。 以上便是一个决策树,实例的每一个特征在决策树中都会找到一个肯定或者否定的结论,至于每一个节点的权重还需要以后在学习中获得,可以根据不同的权重将节点排序,或者每个节点带一个权重。 构造决策树的关键步骤是分裂属性。所谓分裂属性就是在某个节点处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支,其目标是让各个分裂子集尽可能地“纯”。尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况: 1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。此时用属性的每一个划分作为一个分支。

2、属性是离散值且要求生成二叉决策树。此时使用属性划分的一个子集进行测试,按照“属于此子集”和“不属于此子集”分成两个分支。 3、属性是连续值。此时确定一个值作为分裂点split_point,按照>split_point和<=split_point 生成两个分支。 构造决策树的关键性内容是进行属性选择度量,属性选择度量是一种选择分裂准则,是将给定的类标记的训练集合的数据划分D“最好”地分成个体类的启发式方法,它决定了拓扑结构及分裂点split_point的选择。 常用的有ID3算法和C4.5算法 从信息论知识中我们直到,期望信息越小,信息增益越大,从而纯度越高。所以ID3算法的核心思想就是以信息增益度量属性选择,选择分裂后信息增益最大的属性进行分裂。下面先定义几个要用到的概念。 设D为用类别对训练元组进行的划分,则D的熵(entropy)表示为: 其中pi表示第i个类别在整个训练元组中出现的概率,可以用属于此类别元素的数量除以训练元组元素总数量作为估计。熵的实际意义表示是D中元组的类标号所需要的平均信息量。 现在我们假设将训练元组D按属性A进行划分,则A对D划分的期望信息为: 而信息增益即为两者的差值: 对于计算机病毒的检测分类可以利用ID3算法,首先计算整个训练集的信息熵,然后计算训练集按照不同的属性进行划分的期望信息,当期望信息最小的时候的信息增益最大,也就是说决策树的节点是以该属性进行分裂的,然后依次类推即可构造病毒分类的决策树。 具体的计算过程如下: A.将训练集S分为1 ......N个最终类别,对于病毒检测为2个类别,是病毒,不是病 毒 B.计算S的总信息熵INFO(S),改值等于最终类别的各自信息量和几率质量函数的乘积, 即每一个类别所占训练集的比例乘以该比例的对数值取负,然后加和。 C.确定用来进行分类的属性向量V1,V2....Vn D.计算每一个属性向量对应的该属性向量对训练集的信息熵INFO(S)Vi,比如对应的属 性Vi将训练集分为了M类,那么改值等于在该属性划分下的某一类值出现的概率 乘以对应的该值所在的集的信息熵。改值所在的集的信息熵再套公式发现等于最终 分类在Vi属性划分下的某一个类里的概率值乘以该概率值的对数值取负。表述的 有些复杂,最好看公式。 E.在众多属性对于训练集的信息熵之中取最小的,这样信息增益最大,信息增益最大 代表着信息的纯度越高,这样的分类越有效。

亲子阅读读书计划

四年级(5 )班“亲子阅读”读书计划 读书使人进步。为了使孩子从小做到热爱读书、习惯读书,积累知识,拓展知识,我们全家一致决定,开展家庭亲子阅读读书活动,并相约持之以恒。 一、读书目标 1.通过阅读,开拓孩子的知识视野,树立正确的读书观念,养成良好读书习惯,掌握读书方法技巧,循序渐进阅读课外书籍并爱上读书,让孩子和书成为好朋友, 2.通过阅读,丰富和提高孩子的语言表达能力和与人交往的能力,培养、锻炼孩子丰富的想像力。 3.通过阅读,引导孩子树立伟大理想,熏陶优秀品质。让孩子明白更多为人处事的道理。 4、锻炼孩子的记忆力,增加父母与孩子的感情,密切父母与孩子之间的亲密关系。 二、主题 我读书,我快乐! 三、阅读书目 适合小学四年级课外阅读推荐书目: 1、童话类:《陈伯吹童话》《严文井童话》《皮皮鲁和鲁西西》(郑渊洁) 《安徒生童话》《格林童话》 《外国童话选》快乐王子(爱尔兰·王尔德童话全集) 2、神话、寓言、成语故事类:《中国古代神话》《中国古代寓言故事》 《克雷洛夫寓言》(俄克雷洛夫)《中外神话传说》

《寓言的生活启示》《中国民间故事》 《中华成语故事》《一千零一夜》 3、小说类:(少儿版) (1)《西游记》《封神演义》等古典小说 (2)益智现代小说:《汤姆·索亚历险记》《.海狼》 《神秘花园》《青鸟》 《爱丽丝漫游奇境记》《哈利·波特》 4、名著类:《窗边的小豆豆》《格兰特船长的儿女们》《好兵帅克》(少儿版) 《鲁滨逊漂流记》《三个火炝手》《汤姆叔叔的小屋》(美斯托夫人) 《海底两万里》(法凡尔纳)《昆虫记》(法法布尔)《爱的教育》 5、名人传记类:《诺贝尔奖获得者与儿童对话》《海伦·凯勒》 《名人与伟人的成长历程》《中外名人传记丛书》 《清华名流》《美国总统全传》(上、中、下) 《唐宋八大家传奇》《中国将帅录》 《世界人物传记名著导读手册》 2018年小学课外阅读(经典诵读)推荐书目 一、语文学科书目 学段年 级 必读书目推荐选读的其他书目 第一学段一 年 级 《小学语文新补充读本》、《列那狐的故 事》(注音版,江苏少儿出版社)、《安徒 生童话》(注音版,南京大学出版社)∕ 《小学语文新补充读本》、《亲爱的笨笨 猪》(注音版,浙江少儿出版社)、《格林 童话》(注音版,南京大学出版社) 《走进母语智慧语文》、《猜猜我有多爱 你》、《逃家小兔》、《爷爷一定有办法》、《叶 圣陶童话》、《张天翼儿童文学全集》、《寓 言故事园》、《一年级的小豆豆》、《百岁 童谣》、《365夜故事》、《兔子的名片》、《口 袋里的爸爸》、《小猪唏哩呼噜》、《洋葱头 历险记》、《小巴掌童话百篇》、《大个子老 鼠小个子猫》、《小老虎历险记》、《跑着长 大》、《大战火星人》、《鹅妈妈的故事》、《爱 心树》、《我和小姐姐克拉拉》、《七彩语文》 (低年级版)、《阅读》(低年级版)、《小学 必背古诗文必读现代诗选》(一二年级)等二 年 级 《小学语文新补充读本》、《成语故事》(注 音版,江苏少儿出版社)、《克雷洛夫寓言》 (注音版,南京大学出版社)、《爱丽丝漫 游奇境记》(注音版,江苏少儿出版社) ∕《小学语文新补充读本》、《中国寓言故 事》(江苏少儿出版社)、《戴小桥全传》 (江苏少儿出版社)、《长袜子皮皮》(中国 少儿出版社)

决策树决策过程流程图

决策树(decision tree) 又名:决策过程流程图,逻辑图,工作图 概述 决策树是指通过一系列的问题得出正确的决策或问题的解决方案。决策树是一种特殊的树图,但通常看起来像流程图。一般来说,决策树是由那些对可能重复发生情况的具有专业知识的人而绘制的,然后被那些没有专业知识并且需要独立作出决策的人所使用。 适用场合 ·当需要作出决策或需要解决方案的问题重复出现时; ·当作出决策的思维过程已知,并且能够分解成一系列的问题时; ·决策树的典型应用包括排解纷争、紧急处理,以及对那些复杂的、关键的或很少使用的步骤进行文档化。 实施步骤 1明确使用决策树的场合,并陈述需要作出的决定或需要解决的问题,然后写在卡片上放在水平工作台的最左端。 2用头脑风暴法来找出问题的答案。对每个问题而言,找出所有可能的答案。通常,答案可能有“是非”选择或是一系列的选择。把每个问题和答案写在卡片上放在工作台上。如果顺序有帮助的话,就按顺序排列问题,但是不需太在意顺序的正确性。 3确定问题是否需要按特定的顺序提问。如果不需要,选择一组有效的顺序。在工作台上通过重排卡片将问题排序,在答案和旁边的问题之间用箭头连接。 4检查决策树是否有遗漏的问题或答案,并且确信问题能够清楚地被理解和被正确地回答。 5测试树。设想反映一系列不同状况的情景,运用决策树来解决。当发现有问题时,对树进行改进。 6给没有专业知识的人设置一些情景并让他们使用决策树来作决策。如果他们不能够得出正确的决策,识别出产生错误的问题并且对树进行改进。 示例 图表5.20控制图选择树和图表5.68图形方法的决策树都是决策树的应用例子。 注意事项 ·通常情况下某些问题优先级高于其他问题。 ·如果问题没有自然顺序,选择一个在大多数情况下能够迅速得出结论的顺序,使常见情况的问题排序优先于非常见情况的。 ·在由一系列是非问题组成的决策树中,试着调整树使每个分枝中是与非的位置保持一致。否则的话,当使用者没有注意到两者位置变换时就可能出错。 END

(收藏)决策树的作用与画法介绍

(收藏)决策树的作用与画法介绍? 导语: 决策树是一种在结构化决策过程中出现复杂分支时所使用的特定决策情况的树形图模型。它的每个内部节点都表示一个属性上的测试,每个分支代表一个属性某个值域上的测试输出,每个叶节点都存放在一种类别。决策树是使用分支方法来说明各种可能性,评判项目风险及可行性。 免费获取决策树软件:https://www.360docs.net/doc/c117478611.html,/project/decisiontree/ 决策树符号 决策树通常包括决策节点,事件节点,结束等符号,如下图所示。图中所有的符号都是可以编辑的,用户可以根据自己的不同需求来改变符号的颜色,大小以及尺寸。

决策树的优点与缺点 优点:1.可读性好,具有描述性,易于人工理解与分析。 2. 效率高,一次创建可以反复使用。 3. 通过信息增益轻松处理不相关的属性, 缺点:1. 信息不是特别准确。 2. 决策容易受到法律问题和人为观点的影响。 亿图助你快速绘制决策树 第一步:新建空白页面 运行亿图软件,找到项目管理,通过双击模板页面下的决策树来打开一个空白页面。如果时间有限制的话,用户可以直接在例子页面选择合适的例子进行编辑以节省时间。

第二步:拖放符号 从右边符号库中拖放合适的决策树符号在空白页面上,并根据自己的需要调节符号的大小或颜色。 第三步:添加文本

用户有2种添加文本的方式。第一种是直接双击符号然后输入文本;第二种是ctrl+2打开一个文本框然后输入文本。 第四步:选择主题 导航到页面布局,从内置的主题中选择一个合适的主题让决策树显得更加专业和吸引人。 第五步:保存或导出决策树 回到文件页面,用户可以点击保存将决策树保存为默认的.eddx格式或者为了方便分享点击导出&发送将决策树导出为常见的文件格式。

班级读书计划借鉴

细水长流,汇成大海。让课外书给孩子们打开一扇扇窗,开启一道道门,让孩子们遨游在书的海洋里。通过读书,丰富孩子们的知识,开阔他们的视野,让他们在读书中体会到书的无穷魅力! 一、指导思想 书,应该成为人头脑中最精美的填充物。在学生的童年时期,有书作伴,为文化奠基,为思想打底,为精神立骨——这无疑是最为理想的教育。因此,我班结合学校的“书香班级”建设计划,制定切合班级教学实际的读书计划。 二、读书目标: 把我班建设成为书香班级,培养学生的阅读习惯和记录读书笔记的好习惯。 1、每天早上阅读时大声朗读、每天中午到校即是读书时。小声默读老师推荐的书目,或者自己选择的书目。 2、前5分钟古诗文诵读。 3、每天下午图书室开放1小时。 4、坚持每天课外阅读至少1小时。 5、每周两节阅读课,老师指导阅读方法或者课上交流。 三、开展多样活动,激发读书热情 1.引导学生读书 为保证学生有足够的书读,开展“我捐一本书”,“读一百本书”活动,周四课外活动进行班级阅读指导活动,并利用学生所捐书册设立班级“图书角”,周四中午进行免费指导阅读活动。我班邢艺萧曲明亮.王森..李思思.孙家嘉嘉五名同学参加了学校开办的双休日免费读书活动.根据学生的需要和兴趣,选择书籍,如名篇精读,优秀童话故事,小学生课外阅读一百篇等,开阔学生的视野。 2.汲取丰富营养,引领学生学会积累 要想学生在课外阅读中收到实效,就要教会学生阅读方法,让学生以摘抄、背诵优美句段为主,以读后感为主,教会学生从书中吸取营养。 3.运用积累,启发创造

经过一段时间的读、摘、记,学生定会通过读书而有所思,有所悟。鼓励学生大胆创造,如改编故事,续编故事等,点燃学生心中的创作欲望。 4.开展活动,持之以恒 在读书期间,开展丰富多彩的活动。如“趣味读书会”“读书心得交流会”“词语积累运用比赛”“读书知识竞赛”等激发情趣。 与书共舞,做一个快乐的读书人! 四、阅读书目: 1、学校推荐的各种必读书目和选读书目和学校要求诵读的古诗文等。 2、以童话、寓言、民间故事、战斗故事、历史故事、儿童小说、科幻小说、历史小说、中外名著及时事新闻为主要内容的课外书。 3、自己喜欢的书目、家长推荐的书目。 五、阅读书源: 1、鼓励每个学生每学期至少买两本书。(生日及其他纪念日等) 2、班级设立图书角。 3、学校图书室定时开放。 4、同学之间互换图书。 六、阅读指导: 本学期以“走近历史”为核心,选择四本图书指导学生开展主题阅读活动。 篇二:小学五年级读书计划 一、指导思想 以《语文课程标准》为指导,深入开展多种形式的读书活动,优化校园文化环境,丰富学生精神生活,以期待师生共同成长、教学相长。 二、活动目标: 1、通过读书活动,能是学生会读书、喜欢读书。

小学语文去年的树教案【三篇】

小学语文去年的树教案【三篇】 去年的树教案一 第一课时 (一)设境导入,提示课题 课件出示:鸟儿的日记。 1、2006年10月28日晴 给好朋友大树唱歌并告别。 2、2007年2月28日阴 给好朋友大树唱歌并告别。 师导语激趣:同学们,看!这是鸟儿写的日记,这究竟是怎么回事呢?出示课题:去年的树 (二)、初读课文,多元对话 1、请大家尽情地读读课文,与课文交流、对话。 2、交流初读心得: 读到现在你有什么想说的了?你的收获,你的疑问,你的感受等等,都能够说。 (1)、读懂估计: *鸟儿和树是好朋友。——读段 *鸟儿从南方飞来后,发现去年枝繁叶茂的树不见了,于是,鸟儿追寻着树的踪迹,一步步寻访,当它终于找到被做成火柴的树时,火柴也即将燃尽。

*树——树根——火柴——灯火(划一划,你有能把书读薄的本领,真了不起) *小鸟不忘记对树的许诺,对着灯火,唱起了去年唱过的歌给灯 火听。——读最后一段 *这个只候鸟。——读相关句子(你很会捕捉课文信息,真不简单) (2)、问题估计: *课文为什么取名为《去年的树》而不是《今年的树》或《小鸟 和树》 对策:比较《去年的树》与《今年的树》提问:今年还有树吗? 比较《去年的树》与《小鸟与树》(板书后存疑) *为什么鸟儿还会对着灯火看了这么长,还唱起了去年唱过的歌?(板书后存疑) *为什么要看了两次? 3、根据下面的提示说说课文的主要内容:(出示文稿): 鸟儿和树是好朋友。她天天唱歌给树听。鸟儿将要飞回南方时, 答应。不过第二年春天,鸟儿从南方飞会来飞回来,却发现。她四处 寻访,问了、和,知道。于是,鸟儿。 4、教师小结: 同学们问题很多,感受也很多,你们真了不起。初读课文,就有 那么多的收获。让我们继续与课文交流,也许你刚才的疑问能自然地 得到解决,你的感受会越来越多。 (三)精读课文。潜心对话

最新植树的牧羊人语句赏析 植树的牧羊人好句赏析

①想真正了解一个人,要长期观察他所做的事。如果他慷慨无私,不图回报,还给这世界留下了许多,那就可以肯定地说,这是一个难得的好人。 ②那是在1913年,我的一次旅行。长途跋涉走进法国普洛旺斯高原,来到阿尔卑斯山地,这里海拔一千二三百米,放眼望去,到处是荒地。光秃秃的山上,一棵树也没有。无边无际的荒野中,我走了三天,终于来到一个废弃的村庄前。一座尖塔倾圮的教堂,显示这里曾经有人居住,但是现在却毫无生命的迹象。那是六月晴朗的一天,太阳快要把人烤焦了。我的水在两天前就喝光了,所以急需找到饮用水。我原本以为村子里应该有水井,找到时才发现,它早已干涸。继续向前走了五个小时,到处是干旱的土地和杂草,心想:要找到水,恐怕是没指望了。 ③就在我爬上一个山坡时,忽然看见远处山谷似乎有人影,开始还以为是棵枯树,但我还是走了过去。原来是一个牧羊人,他周围的一群绵羊,懒懒的卧在滚烫的山地上。牧羊人让我喝了他水壶里的水,又带我去了他山上的小屋。他从一口深井里汲水给我,井水甜丝丝的。他很少说话,但我感觉他是一个充满自信、意志坚强的人,他就像这块不毛之地上涌出的神秘泉水。他不住帐篷,而是住在一座结实的石头房子里。看得出,这是他一点一点在这个荒凉的高地砌起来的,屋顶很严实,风吹过屋顶的瓦片,发出仿佛浪花冲到岸边拍打海岸的声音。房间里收拾得很整洁,餐具洗得干干净净,地板上没有一点灰尘,**刚上过油,炉子上还煮着一锅热汤。他的胡子刚刚刮过,衣服也一针一线地仔细缝过,补丁针脚细密,几乎看不出来。我们一起喝了热汤,饭后,我递上烟草袋,他说他不抽烟。他的那条大狗也像主人一样,安静,忠厚,不张扬。不一会儿,他拿出一个小袋子,倒出一堆橡实,然后一颗一颗仔细地拣着。我好奇地问:“你在做什么?”他回答:“我要选一百颗种子,明天种。”他极其认真地把饱满、无裂缝、个头大的橡树种子挑拣出来,十颗一堆地放好,全部弄好后,我们就去睡了。 ④第二天清早,我请求他让我在这里再住一个晚上,其实再待一天并非必要,只是受了好奇心的驱使,想要了解他更多一点儿,他痛快地答应了。我感觉没有什么事能够扰乱他的生活,他要赶着羊儿去吃草了。出发前,他把昨夜精挑细选的橡实,连同袋子,浸到一桶水中,背着那桶水离开屋子。他带了一根铁棒,大概像拇指那么粗,一米半长。我们沿着山路,又向上爬了大约两百米。他停了下来,拿起铁棒向下戳一个坑,轻轻放入一颗橡实,再仔细覆盖上泥土。就这样一颗一颗耐心地种下橡实。我好奇地问:“这个山坡是你的吗” “不是。”“那么这是谁的土地呢” “不晓得,可能是公有地吧!”他一心一意把一百颗橡实都种了下去。吃过午饭,他又开始选橡子。趁这个机会我刨根问底,才从他嘴里知道了一些事。三年来,他一直这样一个人种着树,已经种下了十万颗橡实。这其中只有两万颗发了芽,长成树苗;而在这两万棵树苗之中,又只有一半能逃过干旱的气候和野鼠的啃食,存活下来。他今年五十五岁,名叫艾尔则阿?布非耶,以前在平地有一个自己的农庄,不幸的是他先失去儿子,接着妻子也去世了,他决定搬到高地。“为什么要辛辛苦苦地种树呢?”我问。他说,这块高原因为没有树,就显得没有生机。反正他没重要的事情做,那就种树吧,好给大地上带来些生气。第三天,我和牧羊人道了别。

新决策树例子

rpart包的rpart函数 Iris数据集 library(rpart) #加载rpart包 head(iris) #看看iris数据集里有哪些变量 iris以鸢尾花的特征作为数据来源,数据集包含150个数据,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性分别是花萼长度、花萼宽带、花瓣长度、花瓣宽度 用gini度量纯度 iris.rp1=rpart(Species~.,data=iris,method="class",parms=list(split="g ini")) # rpart(formula, data, method, parms, ...)得到决策树对象,其中(1)formula是回归方程的形式,y~x1+x2+…,iris一共有5个变量,因变量是Species,自变量是其余四个变量,所以formula可以省略为 Species~. (2)data是所要学习的数据集 (3)method根据因变量的数据类型有如下几种选择:anova(连续型),poisson (计数型),class(离散型),exp(生存型),因为我们的因变量是花的种类,属于离散型,所以method选择class (4)parms可以设置纯度的度量方法,有gini(默认)和information(信息增益)两种。 plot(iris.rp1, uniform=T, branch=0, margin=0.1,main="Classification Tree\nIris Species by Petal and Sepal Length") #plot的对象是由rpart得到的决策树对象,可以把这课决策树画出来,其中 (1) uniform可取T,F两个值,T表示图形在空间上均匀分配 (2) branch刻画分支的形状,取值在0和1之间,branch=0是倒v型,branch=1是直角型,而当branch属于(0,1)时是梯形

人教版小学语文四年级上册《去年的树》教学设计

《去年的树》教学设计 教学目标: 1、在阅读中,认识本课生字6个“应、桩、斧、厂、音、燃”。 2、能正确有感情地朗读课文,读出鸟儿和树桩、大门、女孩等不同的语气。 3、继续学习默读的方法,养成边默读边思考的好习惯。 4、能看图展开想像,知道保护环境的重要性。 教学内容分析: 本文作者是日本女作家新美南吉。课文是一则童话故事。叙述了鸟儿按照约定,来为大树唱歌,但大树被人类砍伐,并制成了火柴,鸟儿最终悲伤地离去。 课文向我们展示了一棵大树的悲惨命运,通过鸟儿为失去了大树这个朋友而悲伤地唱歌的画面,让我们感受到了友情的可贵,同时也提醒人们:没有了树,鸟儿将怎样生活?警醒人们保护生态环境,保护大自然刻不容缓。 课前预习要求: 1、认识本课生字6个“应、桩、斧、厂、音、燃”,并能正确书写。 2、有感情的朗读课文,要求:读准字音、读通句子、读懂内容。 3、收集有关环保的资料。 学生预习后由组长完成以下评价表格:

教学过程: 一、情境导入,揭示课题 1、播放小鸟为大树唱歌的动画,教师配音。 同学们,让我们一起来欣赏一幅美丽的画面:一棵大树和一只小鸟是很要好的朋友,听,这只美丽的小鸟坐在大树上,正动情地为大树唱歌呢,大树呢,摇曳着茂盛的枝条正动情地听着。这是一幅多么和谐美丽的画面呀。同学们,你们说,是吗? (是) 围绕这只美丽的小鸟和这一棵枝繁叶茂的大树,让我们一起来读一段美丽的故事。(出示课题)学生读课题。 二、初读课文,整体感知 1、学生自由朗读课文,整体把握课文内容。 同学们,让我们用自己喜欢的方式来通读全文。你可以一个人读,可以找同桌读,要求边读边想一想课文的主要内容是什么,完成屏幕出示的练习题。(课件出示)(教师巡视,学生读书3分钟)鸟儿和大树是()鸟儿到南方去之前答应大树()。 第二年春天,鸟儿从南方回来却发现大树(),她四处寻找,问过了()、()和(),知道()于是鸟儿()。 2、师:同学们来看第一段“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”,从“天天”这个词语,你体会到了什么? (生答,朝夕相处、形影不离)

决策树算法介绍

3.1分类与决策树概述 3.1.1分类与预测 分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术,应用的例子也很多。例如,根据信用卡支付历史记录,来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用;根据某种病 症的诊断记录,来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是:根据数据的某些属性,来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中,根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值,来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”,在这个例子中,所研究的属性“信用度”是E—个离散属性,它的取值是一个类别值,这种问题在数 据挖掘中被称为分类。 还有一种问题,例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数,这 里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性,它的取值是一个实数。那么这种 问题在数据挖掘中被称为预测。 总之,当估计的属性值是离散值时,这就是分类;当估计的属性值是连续值时,这就是预测。 3.1.2决策树的基本原理 1. 构建决策树 通过一个实际的例子,来了解一些与决策树有关的基本概念。 表3-1是一个数据库表,记载着某银行的客户信用记录,属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”,每一行是一个客户样本,每一列是一个属性(字段)。这里把这个表记做数据集D。 银行需要解决的问题是,根据数据集D,建立一个信用等级分析模型,并根据这个模型,产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时,依据这些规则,可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性,来预测其信用等级,以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型,就可以是一棵决策树。在这个案例中,研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户,要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是 “差”,也就是说,要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3 个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合:Class={ “优”,

五年级班级读书计划上学期

五年级班级读书计划上学期 班一阅读目标:本学期师生共读《千字文》和金波的《和树谈心》两本书同时要求学生大量阅读各类书籍,一学期每人至少阅读本课外书。 养成在课余时间主动自觉地阅读课外书的良好习惯。 掌握阅读课外书的方法,学会有选择有方法地读书,学会摘录思考与他人交流分享阅读感受,让阅读更有效更有意义。 建设书香家庭,向家长宣传读书的重大意义及孩子课外阅读的要求,结合实际情况开展亲子共读活动。 真正培养孩子的阅读兴趣,让他们的童年浸润在沁人心脾的书香里。 二准备工作充实班级图书角。 每位学生带至少两本课外书来,进行编号登记,然后放至班级图书角,供其他同学借阅。 制订班级图书角借阅制度,推选班级图书管理员。 购买《千字文》。 在开学初的家长会上,向家长作好宣传工作,要求家长为孩子准备一个书架,并经常为孩子购买图书,营造书香家庭。 三具体计划每位学生制定一份简单的,贴于采蜜集首页。 引导学生充分合理地利用课余时间来读书。 如安排中午的时间,晚上完成家庭作业后的时间,周六周日的休

息时间读书。 每天读书不得少于半小时。 营造浓浓的读书氛围。 在班级中建设好读书角,专人负责管理,及时做好图书修补添置工作。 在教室墙壁上开辟成长的书香栏目。 其中分成四块,分别是好书推荐精彩情节读书心得和读书标兵,宣传读书专题内容,定期展示学生的采蜜集读后感等,并隆重展示班级读书小标兵的照片及读书成果。 每周精选金波《和树谈心》中的一篇文章,于周五早晨课外阅读时间,和学生一起阅读,并在阅读的基础上有选择地对好词好句进行背诵记忆。 充分利用周五晨读及班队活动,举办读书博览会,以名人名言书海拾贝我最喜欢的……好书推荐等向同学介绍自己看过的好书新书,交流彼此在读书活动中的体会,在班级中形成良好的读书氛围。 每月一次评选班级读书小标兵,隆重地进行奖励表彰。 第二篇:五年级班级读书计划字一班一指导思想:书是我们人类智慧的结晶,是人类进步的阶梯,是打开知识和理想大门的金钥匙!因此,在本学期里,我们结合学校读书活动方案,在班级开展读书活动,进一步拓展学生的知识面,让他们学到更多在课堂上学不到的东西,更加丰富学生的课余文化生活。

(整理)小学语文《去年的树》教学设计.

《去年的树》教学设计 一、教材分析 《去年的树》是日本女作家新美南吉的童话。讲述了这样一个故事:鸟儿和树是好朋友,它天天唱歌给树听,将要飞回南方时答应树的请求-----回来再唱歌给它听。可是第二年春天,当鸟儿飞回来找它的朋友时,树却不见了。鸟儿四处寻访,最后只找到由树做成的火柴点燃的灯火。于是,鸟儿在灯火前唱起去年的歌。告诉我们:做人要信守诺言,珍惜朋友之间的情意。 本文是以诚信为主题,但是对四年级学生的现有思维水平来说,他们一拿到课本不一定就能够捕捉诚信这个主题。诚信、奉献、环保三个主题的多元体会又会造成“人文性的厚度”不够的缺憾。小鸟的执着追寻,对诺言的尊重,传递给我们的是:这是一只多么重情义的小鸟啊!所以我以诚信(友情)主题的体会为主,以其余两个为辅来展开教学流程。教学时我紧抓住在文章中出现过三次的重点词“好朋友”为线索展开,引导学生重点理解领悟小鸟的四句话和它的心理活动。同时利用多媒体等辅助手段,让学生放飞想象的翅膀,进入作品角色,加深对课文内涵的理解。 二、教学目标 【教学目标】

《语文课程标准》中指出:“课程目标要根据知识和能力、过程和方法、情感态度价值观三个维度设计”。根据年段目标中的相关要求,结合本课教学,我制定以下学习目标: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、正确、流利、有感情朗读课文,理解课文内容,体会童话表达的情感、蕴含的道理。 3、通过有感情地朗读课文,体会不同角色的语气、心情,想象鸟儿对着灯火“看了一会儿”的内心活动,读出情感。 4、展开想象,读写结合,表达自己的见解。 三、教学重点难点: 重点:朗读体悟课文中的角色对话,体会童话角色的心理。难点:通过多层次的对话,体会课文的人文内涵。 四、学情简析 对于步入四年级的学生来说要读通这篇课文并不困难,课文的语言非常质朴,没有什么华丽的词藻,但在通俗易懂的语言背后却蕴含着深刻的人文道理,要读懂并不容易。在教学中以鸟儿与树、树桩、大门和女孩的四组对话为抓手,通过多种形式的朗读感悟到鸟儿和大树之间深厚真挚的友谊,从而激发学生爱护自然、保护自然的情感。 五、教学准备:多媒体课件

决策树归纳

决策树归纳 关键词:分类,归纳,决策树,信息理论,知识获取,专家系统 摘要:通过实例的归纳推理构建基于知识的系统的技术已经在若干实际应用中成功地证明。本文总结了合成在各种系统中使用的决策树的方法,并且详细描述了一个这样的系统ID3。最近研究的结果显示可以修改该方法以处理嘈杂和/或不完整的信息的方式。讨论了报告的基本算法的缺点,并且比较了克服它的两种手段。本文结束了当前研究方向的插图。 1.介绍 由于人工智能首先在1950年代中期被认可为一门学科,机器学习已成为一个中心研究领域。可以给出这个突出的两个原因。学习的能力是智能行为的标志,所以任何将智力理解为现象的尝试都必须包括对学习的理解。更具体地,学习提供了构建高性能系统的潜在方法。 学习研究由不同的子领域组成。在一个极端,有自适应系统监视自己的性能,并尝试通过调整内部参数来改善它。这种方法,大部分早期学习工作的特点,产生了自我完善的游戏程序(Samuel,1967),平衡杆(Michie,1982),解决问题(Quinlan,1969)和许多其他领域。一个完全不同的方法认为学习是以概念形式获取结构化知识(Hunt,1962; Winston,1975),?歧视网(Feigenbaum和Simon,1963)或生产规则(Buchanan,1978)。 后一种机器学习的实际重要性已经被低估了,由基于知识的专家系统的出现。正如他们的名字所暗示的,这些系统由显式地表示而不是在算法中隐含的知识提供动力。驱动开拓性专家系统所需的知识通过领域专家和知识工程师之间的长期互动来编写。虽然通过该方法的典型的知识解释速率是每人每天的几个规则,但是用于复杂任务的专家系统可能需要数百或甚至数千个这样的规则。很明显,知识获取的面试方法不能跟上对专家系统的迅速增长的需求; Feigen-baum(1981)认为这是“瓶颈问题”。这种观点刺激了机器学习方法作为一种解释知识的手段的研究(Michie,1983)。 本文集中在一个微观的机器学习和一系列的学习系统,已被用来建立一个简单的类型的知识为基础的系统。第2节概述了这个家庭的

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