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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

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我将程序按书中的顺序排列,这样便于读者利用。 本书程序均通过了调式。可直接拷贝到命令窗口运行或编 制M文件运行。 如出现问题,可能是中英文标点的缘故(排版有可能使用 了中文标点),请将中文标点换为英文标点试试

要铺设一条 A1 → A2 →→ A15 的输送天然气的主管道, 如图 1 所示(见反 面).经筛选后可以生产这种主管道钢管的钢厂有 1 2 7 S S S , , , .图中粗线表示铁 路，单细线表示公路，双细线表示要铺设的管道(假设沿管道或者原来有公路，或 者建有施工公路)，圆圈表示火车站，每段铁路、公路和管道旁的阿拉伯数字表示 里程(单位：km)