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

“一个具有信息素养的人,他能够认 识到精确的和完整的信息是做出合理决策 的基础,确定对信息的需求,形成基于信 息需求的问题,确定潜在的信息源,制定 成功的检索方案,从包括基于计算机和其 他信息源获取信息、评价信息、组织信息 于实际的应用,将新信息与原有的知识体 系进行融合以及在批判性思考和问题解决 的过程中使用信息

一、周期信号的功率谱 1.功率谱的概念

第一章 绪 论 1.1 信号及其分类 1.2 信号分析与处理概述

若x1 (t)周期为T1，x2 (t)周期为T2；

7.1 随机信号的描述

一、信号的描述 二、典型信号 三、系统及其数学模型 四、系统特性

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