1、计算机学院专业学位硕士研究生专业实践技术报告撰写要求一、 技术报告的基本要求1按以下次序排版打印：标题， （姓名，所在学院，学号） ，中文摘要及关键词，英文摘要及关键词，正文，参考文献。其中：（1）中文摘要（约 150250 字）在前，英文摘要（约 200300 个单词）在后，关键字 3-5 个；（2）参考文献：列出至少两篇，对书或文章按如下要求书写：序号书作者，书名，出版社，出版日期，版本序号文章作者，文章名，刊名，卷号，期号：起-讫页码，出版日期2 . 技术报告包含封面，封面的格式和第一页样例见下页3技术报告一般 5-8 页，页码一律用小 5 号居中标明，封面不包含页码二、技术报告的字体格
2、式要求论文标题黑体二号姓名，学号，所在学院 宋体五号摘要-黑体小五号（英文摘要标题用新罗马体 10 号加粗）摘要正文 宋小五号（英文摘要用新罗马体 10 号）关键词 黑体小五号（英文关键词用新罗马体 10 号加粗）关键词的内容 宋小五号（英文关键词内容用新罗马体 10 号）正文中的标题一级标题四号黑体字, 二级标题小四号黑体字正文宋体小四号（英文用新罗马体 12 号）参考文献小四号黑体字参考文献的内容宋体小五号（英文用新罗马体 10 号）上海大学计算机学院专业学位研究生专业实践技术报告题目： 专业领域 学 号 姓 名 校方导师 企业导师 公开交流时间 年 月 日 交流地点评审专家签名 1. 2
3、. 3.导师签名 学生签名年 月 日基于贝叶斯方法的决策树方法xxxx，0672xxxx，计算机科学与工程学院摘 要: 本文主要介绍了贝叶斯方法、以及原理的运用，决策树方法、以及算法原理；并针对数据挖掘的特点和本质,在充分利用贝叶斯方法和决策树分类的优点的基础上,将贝叶斯的先验信息方法与决策树分类的信息增益方法相结合,提出了一种新的数据挖掘分类算法(BD1.0 算法) ,并对此算法进行了说明和设计。关键字：贝叶斯方法、决策树方法、分类、BD1.0算法Abstract: The article has main introduce the method of Bayesian and appli
4、cation of its principle, the method of decision tree, and the principle of decision tree , the article also give the complication of these two methods ; According to the characteristic and essence of data mining and taking advantage of Bayesian method, a new classification method named BD1. 0 algori
5、thm was presented. This method combined the prior information and information gain method of decision tree. The design and analysis of the algorithm was introduced too.Key words: Bayesian, decision tree, classification, algorithm of BD1.01 贝叶斯方法1.1 贝叶斯决策理论贝叶斯方法的关键是使用概率表示各种形式的不确定性。在选择某事件面临不确定性时,在某一时刻假定此事件会发生的概率,然后根据不断获取的新的信息修正此概率。修正之前的概率称为先验概率,修正之后的概率称为后验概率。贝叶斯原理就是根据新的信息从先验概率得到后验概率的一种方法。通常用下面的式子表示贝叶斯原理:（一般 5-8 页）
