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1、全国本科专业分类目录及专业代码：基本专业 全国本科专业基本专业分为12大类：哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、农学、医学、管理学、艺术学 专业代码专业名称 01学科门类：哲学 0101哲学类 010101哲学 010102逻辑学 010103K宗教学 02学科门类：经济学 0201经济学类 020101经济学 020102经济统计学 0202财政学类 020201K财政学 020202税收学 0203金融学类 020301K金融学 020302金融工程 020303保险学 020304投资学 0204经济与贸易类 020401国际经济与贸易 020402贸易经济 03学科门类：法学 0301法学类
030101K法学 0302政治学类 030201政治学与行政学 030202国际政治 030203外交学 0303社会学类 030301社会学 030302社会工作 0304民族学类 030401民族学 0305马克思主义理论类 030501科学社会主义 030502中国共产党历史 030503思想政治教育 0306公安学类 030601K治安学 030602K侦查学 030603K边防管理 04学科门类：教育学 0401教育学类 040101教育学 040102科学教育 040103人文教育 040104教育技术学（注：可授教育学或理学或工学学士学位）040105艺术教育（注：可授教育学或艺术学学士学位）
040106学前教育040107小学教育040108特殊教育 0402体育学类040201体育教育040202K运动训练040203社会体育指导与管理040204K武术与民族传统体育040205运动人体科学05学科门类：文学0501中国语言文学类050101汉语言文学050102汉语言050103汉语国际教育050104中国少数民族语言文学050105古典文献学 0502外国语言文学类050201英语050202俄语050203德语050204法语050205西班牙语050206阿拉伯语050207日语050208波斯语
中国高校大学专业大全分类汇总 哲学> 哲学类> 哲学 逻辑学 宗教学 伦理学 宗教研究 哲学基地班 哲学类 经济学> 经济学类> 经济学 国际经济与贸易 财政学 金融学 保险专业 金融工程专业 国民经济管理 贸易经济 信用管理 国际经济与贸易 会计学 财务会计教育 体育经济 投资学 税务 应用气象学 房地产经营与估计 经济学基地班 体育经济 国际贸易实务 国际贸易学 市场营销 资讯系统学 市场营销 国际经济与贸易(国际经济与法律方向) 营销学 财务学 国际事务 中国研究－经济 政治经济学 政治经济学 国际事务与国际关系 国际文化交流 国际经济与贸易
国际商务 财务管理 经济学类 统计学 经济学基地班 经济学类 家政学 物流管理 国际经济与贸易 网络经济学 电子商务 会计电算化 经济学类(中外合作办学) 市场开发与营销 汽车技术服务与营销 医药营销 保险实务贸易经济 经济学专业（中法合作办学） 经济学专业（经济管理方向） 海洋经济学 国际文化贸易 法学> 法学类> 法学 法学类 海商法 监狱学 法学 知识产权 法学专业（中法合作办学） 法学专业（司法与法律实务方向） 马克思主义学类> 科学社会主义与国际共产主义运动中国革命史与中国共产党党史 社会学类> 社会学 社会工作 文秘 家政学 人类学 人文学科 中国研究－社会学 火灾勘察 社会学类 政法学类> 政治学与行政学 国际政治 外交学 思想政治教育
国际政治经济学 政治学类 政治及国际关系学 国际关系与安全 军事外交 军事情报 国防工程与防护 军队采办 军需勤务指挥 预警探测指挥 工程兵指挥 政治学 公安法制学类> 治安学 侦查学 边防管理 刑事司法学 侦察与特种兵指挥 警犬技术 边防指挥 公安情报学 公安管理学 犯罪学 军队审计 公安视听技术 经济犯罪侦查 经济犯罪侦查 武警指挥 炮兵指挥 教育学> 教育科学类> 教育学学前教育 特殊教育 教育技术学 应用心理学 艺术教育专业 小学教育 音乐系 科学教育 思想政治教育 英语教育 园艺教育（对口招生） 医学试验班类 人文教育 医学试验班类
大学正规专业学习分类 （一）我国的高校现行的13个学科门类是（1）哲学；（2）经济学；（3）法学；（4）教育学；（5）文学；（6）历史学；（7）理学；（8）工学；（9）农学；（10）医学；（11）军事学；（12）管理学；（13）艺术学 （二）学科门下设一级学科 （三）一级学科下设二级学科 （四）中国大学学科专业（每个专业都有十几门专业课程） 0101 哲学 010101 马克思主义哲学 010102 中国哲学 010103 外国哲学 010104 逻辑学 010105 伦理学 010106 美学 010107 宗教学 010108 科学技术哲学 0201 理论经济学 020101 政治经济学 020102 经济思想史 020103 经济史
020105 世界经济 020106 人口、资源与环境经济学 0202 应用经济学 020201 国民经济学 020202 区域经济学 020203 财政学(含∶税收学) 020204 金融学(含∶保险学) 020205 产业经济学 020206 国际贸易学 020207 劳动经济学 020208 统计学 020209 数量经济学 020210 国防经济 0301 法学 030101 法学理论 030102 法律史 030103 宪法学与行政法学 030104 刑法学 030105 民商法学(含:劳动法学、社会保障法学) 030106 诉讼法学
030108 环境与资源保护法学 030109 国际法学(含:国际公法、国际私法、国际经济法) 030110 军事法学 0302 政治学 030201 政治学理论 030202 中外政治制度 030203 科学社会主义与国际共产主义运动 030204 中共党史(含:党的学说与党的建设) 030205 马克思主义理论与思想政治教育 030206 国际政治 030207 国际关系 030208 外交学 0303 社会学 030301 社会学 030302 人口学 030303 人类学 030304 民俗学(含:中国民间文学) 0304 民族学 030401 民族学 030402 马克思主义民族理论与政策 030403 中国少数民族经济 030404 中国少数民族史 030405 中国少数民族艺术
美国大学专业分类目录大全 美国大学专业分类很明确，大家可以根据自己的兴趣及自身条件选择美国大学专业方向下面的小类。为了帮助大家更好地选择美国大学专业，天道留学为大家整理美国大学专业分类目录大全，希望对大家有所帮助。 美国大学专业分类目录大全：文科专业 文科专业包括历史，英语，文学，言语学，社会学等。由于专业特点就业是有一定难度，本身社会对这类毕业生需求就不是很大，在美国学习这些专业的孩子家庭条件较好，他们普遍不担心毕业后很快有一份收入较高的工作，他们追求的是高品质的生活状态。因此，对于那些家境良好，同时又十分热爱这类专业的申请人强烈推举。由于宝贵的大学时间可以查找本人热衷的领域本身就是一种幸福，从长远看，这些专业毕业生后期普遍有很好的进展。 美国大学专业分类目录大全：理科专业 单纯的理科专业，如数学，物理等学科，在学习的过程中却是内容比较枯燥，学习难度比较大的实际问题，本科毕业后在求职市场上并不处于很大的优势，然而这些学科铺垫了学生和好的数量分析基础，使他们更适应后期继续研究生阶段的学习，而且可申请研究生的专业种类很多。不仅可以继续攻读本专业的高级学位，也可以选择统计，精算，金融学科，甚至可以申请商科，心理学，社会学等其他文科，因为美国文科教育其实非常看重申请人的数学和统计背景。 美国大学专业分类目录大全：工科专业 近年来，留学美国的学生热衷于选择注重实践、适应面宽、其薪高的工科和商科专业，如电子工程专业。由于该专业涉及通信、计算机、信息产业众多领域，且有用性强、适用面广。该专业毕业生容日在各类企业中得到进展，因此备受青睐。中国学生扎实的基础及认真学习的态度想来受到美国大学的赞扬，多数中国学生学习成绩独占鳌头。而且在研究中起到重要作用。 美国的社会科学属于交叉性学科，所以涉猎范围很广，学科很多。美国 T0P100的学校几乎都有设此专业，一般设在人文与社会科学系下，大部分的学校有自己的社会学学院，也有的设在人类学与社会学下，从学位的设置来看，社会学倾向于培养PhD的学生，就业的主要方向是大学任教，而设有最终的独立的master学位的学校很少，还有一些学校设有硕博连读型的学位，学生在完成了前两年的学业后，会拿到master的学位，但是录取的时候是以博士的条件来要求的。由于美国的社会科学专业在国际的知名度，使得大量的国际学生蜂拥而至，从而造成申请者的竞争力不断加强。 美国大学专业分类目录大全可以帮助大家了解在自己感兴趣的方向，你可以选择哪些具体的美国大学专业。至于是优先选择美国大学还是美国大学专
关联规则基本算法及其应用 1．关联规则挖掘 1.1 关联规则提出背景 1993年，Agrawal 等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS ，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori 算法，至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯（如下图）。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。 1.2 关联规则的基本概念 关联规则定义为：假设12{,,...}m I i i i =是项的集合，给定一个交易数据库 12D ={t ,t ,...,t }m ， 其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集，即t I ∈，每一个交易都与 一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则是形如X Y ?的蕴涵式， 其中X ,Y I ∈且X Y φ?=， X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。关联规则X Y ?在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ?的百分比，即概率()P X Y ?；置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比，即条件概率(|)P Y X 。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则称关联规则是有趣的。这些阈值由用户或者专家设定。
在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述 型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事 务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有 规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。
有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。 设R= { I1,I2 ……Im} 是一组物品集，W 是一组事务集。W 中的每个事务T 是一组物品，T R。假设有一个物品集A，一个事务T，如果A T，则称事务T 支持物品集A。关联规则是如下形式的一种蕴含：A→B，其中A、B 是两组物品，A I，B I， 且A ∩B= 。一般用四个参数来描述一个关联规则的属性： 1 ．可信度（Confidence） 设W 中支持物品集A 的事务中，有c ％的事务同时也支持物品集B，c ％称为关联 规则A→B 的可信度。简单地说，可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中，物品集B 也同时出现的概率有多大。如上面所举的铁锤和铁钉的例子，该关联规则的可信 度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？在上述例子中，购买铁锤的顾客中有70 ％的人购买了铁钉, 所以可信度是70 ％。 2 ．支持度(Support) 设W 中有s ％的事务同时支持物品集A 和B，s ％称为关联规则A→B 的支持度。 支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉，那么上述的关联规则的支持度就是10 ％。 3 ．期望可信度(Expected confidence) 设W 中有e ％的事务支持物品集B，e ％称为关联规则A→B 的期望可信度度。期望可信度描述了在没有任何条件影响时，物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有200 个顾客购买了铁钉，则上述的 关联规则的期望可信度就是20 ％。 4 ．作用度(Lift)
农产品分类目录 农产品所谓的农副产品是由农业生产所带来的产品，包括农、林、牧、副、渔五业产品，分为粮食、经济作物、竹木材、工业用油及漆胶、禽畜产品、蚕茧蚕丝、干鲜果、干鲜菜及调味品、药材、土副产品、水产品等若干大类，每个大类又分若干小类。现对农产品进行分类汇总。 一、农产品：种植业、养殖业 （一）种植业：粮油、瓜果、蔬菜、其他 1、粮油： ①谷类：小麦、玉米、稻谷、高粱、大麦、莜麦；燕麦 ②杂粮：莜麦；燕麦黍；粟；苡仁；荞麦；藜麦{3}；穇子[4] 花豆；泥豆；鹰嘴豆；饭豆；小扁豆；羽扇豆；瓜尔豆；利马豆；木豆；红豆；绿豆；青豆；黑豆；褐红豆；油莎豆；芸豆 ③油料：棉籽、菜子、油菜籽；芝麻；花生；茶籽；葵花籽；红花籽；油棕果；亚麻籽；南瓜籽；月见草籽；大麻籽；玫瑰果；琉璃苣籽；紫苏籽[1] 2、瓜果： ①仁果类：如苹果、梨、山楂 ②核果类：如桃、枣 ③浆果类：如葡萄、香蕉 ④坚果类：如核桃、板栗、 ⑤柑桔类：如柑、桔、甜橙、柚、柠檬 ⑥复果类：如菠萝、菠萝蜜、面包果 ⑦瓜类：主要指甜瓜、西瓜 3、蔬菜： ①根菜类：如萝卜、豆薯 ②茎菜类：如莴笋、竹笋、莲藕、芋头 ③叶菜类：如小白菜、大白菜、大蒜、大葱 ④果菜类：茄子、黄瓜、菜豆 ⑤花菜类：主要有黄花菜、菜花 ⑥食用菌类：如香菇、木耳 5、其他 ①棉麻：棉花、黄麻、红麻、亚麻 ②中药材：杜仲、石斛、红花 ③林业产品：茶叶、毛竹、咖啡 ④烟叶
（二）养殖业： 禽类、畜牧、水产、其他 1、禽类及其副产品： ①肉类：鸡肉、鸭肉、鹅肉 ②蛋类：鸡蛋、鸭蛋、鹌鹑蛋 ③皮毛：皮张、绒毛、细尾毛、羽毛、肠衣 2、畜牧及其副产品： ①肉制品：猪肉、牛肉、羊肉 ②乳制品：生乳、奶制品 ③皮毛：皮张、绒毛、鬃尾、肠衣 3、水产及其副产品： ①鱼类：带鱼、鲅鱼、鲤鱼、鲫鱼 ②虾蟹类：对虾、河蟹、螃蟹 ③贝类：扇贝、鲍鱼、河蚌 ④藻类：海带、紫菜 4、其他 ①蜂产品：蜂蜜、蜂王浆、蜂蜡 ②蚕茧：蚕丝、蚕蛹
关联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于发现隐藏在大型数据集中有意义的联系。 举一个大家最耳熟能详的例子，就是尿布和啤酒，表示成关联规则的形式就是｛尿壶｝—>｛啤酒｝。这就是使用关联分析方法所得到的结果，而关联分析所得到的结果，我们可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。在进行关联分析时，我们常常会遇到这样两个问题： A. 从大型数据集中发现模式一般来说需要在计算上付出巨大的代价，甚至往往是impossible的，我们往往采用置信度和支持度的剪枝来解决这个问题。 B. 所发现的某些模式可能是虚假的，这个我们需要采用一些关联规则的评估来解决这个问题。 1.1关联规则的优点 a.它可以产生清晰有用的结果。 b.它支持间接数据挖掘。 c.可以处理变长的数据。 d.它的计算的消耗量是可以预见的。 2.1随机森林基本原理 1、项集和K-项集 令I={i1,i2,i3……id}是购物篮数据中所有项的集合，而T={t1,t2,t3….tN}是所有事务的集合，每个事务ti包含的项集都是I的子集。在关联分析中，包含0个或多个项的集合称为项集。如果一个项集包含K个项，则称它为K-项集。空集是指不包含任何项的项集。例如，在购物篮事务的例子中，｛啤酒，尿布，牛奶｝是一个3-项集。 2、支持度计数 项集的一个重要性质是它的支持度计数，即包含特定项集的事务个数，数学上，项集X的支持度计数σ(X)可以表示为 σ(X)=|{ti|X?ti,ti∈T}| 其中，符号|*|表示集合中元素的个数。 在购物篮事务的例子中，项集｛啤酒，尿布，牛奶｝的支持度计数为2，因为只有3和4两个事务中同时包含这3个项。