技術編號：9350397
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術詳細信息。隨著信息技術的不斷發(fā)展，時下已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)時代。比如，商家或企業(yè)等可通過其提供的各種服務平臺收集到海量用戶數(shù)據(jù)。其中，海量數(shù)據(jù)中常常隱藏了各種各樣的有用信息，這些信息通?？蓪ι虅展芾?、生產(chǎn)控制、市場分析、工程設計或科學探索等方面提供巨大幫助，因此數(shù)據(jù)挖掘技術受到了各個領域人員的極大關注。其中，數(shù)據(jù)挖掘的基本任務便是對海量數(shù)據(jù)進行分類，而對數(shù)據(jù)分類通?；谟柧毢玫姆诸惸Ｐ蛯崿F(xiàn)。現(xiàn)在技術中在訓練分類模型時，首先選取用于模型訓練的正例樣本和負例樣本。其中，正例...
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