第10章电子商务物流客户关系管理 10.1电子商务物流客户关系管理概述 10.2EC有效客户反应 10.3电子商务物流客户关系管理系统

一、关于血压水平的定义和分类 二、关于危险度分层 三、关于卫生经济学 四、关于用药问题

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

自然语言是人与人交流思想的工具，程序语言是人和计算机之间传达信息的工具。为了描述程序语言，本章将引进有关形式语言的基本概念。文法是程序语言的生成系统，自动机是程序语言的识别系统，用文法来精确定义一个语言，然后根据这个文法构造识别这个语言的自动机，因此文法对程序语言和编译程序的构造来说意义重大。随着计算机的发展，形式语言学发展很快。N.Chomsky将文法分成四类，程序语言的词法可用正规文法描述，语法可用上下文无关文法描述，语义则要借助于上下文有关文法来描述。因此我们的注意力是针对这几类文法，特别是上下文无关文法

在R3中,给定四个共面向量a1,a2,3,4,它们显 然是线性相关的,但它们中存在两个线性无关 的向量,而任一个向量都可由这两个线性无关 的向量线性表示(例如:a1,a2线性无关,a3,a4可 由a1,a2线性表示).此外它们中任意三个向量 是线性相关的,即它们中任一个线性无关的部 分组最多只含2个向量,数2就叫作这个向量组 的秩

01 供应商关系管理含义 02 供应商关系管理流程 03 结论 • 能力目标：供应商管理流程设计 • 知识目标：供应商管理系统性评判，模型设计 • 情景目标：案例研究教学任务 • 教学重点：供应商管理流程设计 • 教学难点：定量模型决策供应商选择与评判 • 教学关键点：准确界定供应商类型

第一节序偶与笛卡尔积 第二节关系的概念 第三节复合关系与逆关系 第四节关系的性质

1.汽液平衡关系 在一定的温度和压力下,汽液两相之间达到平衡状态时,汽液两相中组成之间的关系称为汽液平衡关系

在研究许多实际问题时,人们最为关心的也许并非系统与时间有关的变化状态,而是系统最终的发展趋势。例如,在研 究某频危种群时,虽然我们也想了解它当前或今后的数量,但 我们更为关心的却是它最终是否会绝灭,用什么办法可以拯救这一种群,使之免于绝种等等问题。要解决这类问题,需要用到微分方程或微分方程组的稳定性理论。在下两节,我们将研究几个与稳定性有关的问题

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型