【摘 要】
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在当前数据时代中,如何从海量数据中挖掘出自己想要的信息已变得至关重要.分类问题是数据挖掘中非常重要的研究课题,它通过提取有效数据信息建立模型,并利用模型将未知类别的数据划分到已知的类别中.现实中很多问题都可以看作成分类问题,如企业的客户挖掘、商品营销和电信欺诈判断等.统计学习中的分类算法是处理分类问题的有效工具,本文介绍了Logistic回归、支持向量机、随机森林和人工神经网络四种统计学习方法,并
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在当前数据时代中,如何从海量数据中挖掘出自己想要的信息已变得至关重要.分类问题是数据挖掘中非常重要的研究课题,它通过提取有效数据信息建立模型,并利用模型将未知类别的数据划分到已知的类别中.现实中很多问题都可以看作成分类问题,如企业的客户挖掘、商品营销和电信欺诈判断等.统计学习中的分类算法是处理分类问题的有效工具,本文介绍了Logistic回归、支持向量机、随机森林和人工神经网络四种统计学习方法,并结合了数据预处理方法和特征选择中的过滤式与包装式方法,形成了针对实际分类问题的系统处理方法.最后,通过对保险客户数据的模拟,本文中的分类方法对于实现精准营销有很大帮助.
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南北战争结束后,19世纪后期的美国凭借工业革命之势,经济如脱缰之马奔腾向前,社会财富急剧增加。然而,随着资本主义经济日益规模化、集中化、垄断化,美国罹患上了积重难返的“工业文明综合症”:经济秩序混乱、贫富差距悬殊、阶级矛盾尖锐、政府腐败泛滥、民主制度扭曲、极端个人主义思潮盛行。有鉴于此,爱德华·贝拉米（Edward Bellamy,1850-1898）在其代表作《回顾:2000-1887》（188
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接受美学理论最早用于解释文学作品创作,其思想源于姚斯撰写的《文学史作为向文学的挑战》和伊瑟尔撰写的《本文的召唤结构》。它注重读者的中心地位,引导读者发挥其自身的主观性与能动性,其思想对于研究消费者对Banner广告的接受性有诸多借鉴意义。因此,本研究拟从接受美学视野层面探究Banner广告版式设计中消费者的接受性问题,以此为Banner广告版式设计提供理论与实践支持。本研究以Banner广告版式设
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