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电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

一、可用性的定义 二、支持可用性的设计原则 1、可学习性 2、灵活性 3、鲁棒性 二、可用性的评估方法 1、用户模型法、启发式评估、认知性遍历、 2、用户测试和用户调查法等 三、人机交互界面设计

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第一节 物资采购概述 第二节 供应商评估与选择 第三节 采购管理与数量分析 第四节 采购价格分析

内部控制概述 内部控制的调查与描述 内部控制评审 管理建议书

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