基于机器学习的农业信息类专硕个人信息与就业分析系统
这是一篇关于研究生培养,农业信息类专硕,数据分析,机器学习的论文, 主要内容为在大数据环境下,信息纷繁复杂,数据分析技术将信息有机的联系起来,农业信息化的建设也随之迎来新的发展机遇。为培养农业信息类人才,农业信息类专业硕士学位在各个高校建立,该类专业的就业问题同时引起了学院以及学校的关注。本研究使用SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)框架建立基于机器学习的农业信息类专硕个人信息与就业分析系统,应用数据分析、机器学习的相关原理完成系统中主要的信息分析功能。信息分析部分使用我校农业信息类专业硕士研究生个人信息作为数据集,接着对系统中数据分析流程进行了详细说明,依次通过数据预处理、选取训练集测试集、选取SVM模型和逻辑回归模型进行训练、使用集成学习(Bagging和XGBoost)的方法进行融合,最终得出训练好的模型。研究得出在国企、事业单位、互联网公司、农林相关单位和其他私人企业这5类不同性质的就业单位与农业信息类专硕研究生各项个人信息之间的相关系数,通过相关系数分析出研究生性别、选修课程等与不同单位性质的关联程度,最终模拟出本类专业研究生近几年在不同性质工作单位的择业趋势。本文的两大主要功能分别通过探索本校历年来农业信息类专业硕士毕业生个人信息与就业信息之间的联系,提炼出有价值的信息,为该专业在读研究生提供择业参考;同时预测出该专业近几年研究生的就业领域趋势,为该专业的发展提供支撑。
基于机器学习的农业信息类专硕个人信息与就业分析系统
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基于机器学习的农业信息类专硕个人信息与就业分析系统
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基于机器学习的农业信息类专硕个人信息与就业分析系统
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基于机器学习的农业信息类专硕个人信息与就业分析系统
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