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PAGEPAGE10/目录TOC\o"1-3"\h\u11380 112742 4283171 4211572 451413.1 439983.2 410623.3 4156384 4109714.1 4172144.1.1 44779 5249824.1.2 5267374.1.3 5142014.1.4 592874.1.5 55464.2 697132 6173584.2.1 6189514.2.2 6258234.2.3 7258504.2.4 7100334.2.5 7152664.3 8176653 833314.3.1 882074.3.2 880364.3.3 8191794.3.4 948474.3.5 9178044.3.6 936924.4 9203754.4.1 916097 1015514.4.2 10105194.4.3 10284734.5 1011055 10284164.5.1 11204124.5.2 11120634.5.3 1182884.5.4 1186564.6 11214026 11150684.6.1 11292884.6.2 1167144.6.3 12133264.6.4 12319094.6.5 12171124.7 12106974.8 1315370 1353714.8.2 13277114.8.3 1331。技术MongoDBRedis。\h2。2同的适应场景，分类中有着不同的分类算法。常见的分类方法包括：决策树、贝叶斯、K近邻、支L2L1正则的Laso回归。而非线性回归则相反，是假设自变量与因变量之间的关系是非线性的，即自变量的最高次是大于1sofmaxCART(ARMA关联规则挖掘是指：给定一个数据集T，每条记录有多个特征，从这些记录中找出所有支持度大于等于最小支持度support>=min_supportconfidence>=min_confidenceXs->YsXs、Ys，Xs->YsXs->YsYsXs的支持度要大于等于最小支持度，置信度要大于等于最小置信度。常见的关键规则挖掘算法有Apriori、FP-growth、GSpan3。34。5。56。6a)精确度：PTP/(TP+FPb)准确度（Accuracy）：A(TPTN)/(P+N(TPTN)/(TPFNFPTN)，反映了对d)F2*召回率*i.总共有P个类别为1的样本，假设类别1为正例。ii.总共有N个类别为00为负例。有TP个类别为1的样本被系统正确判定为类别1，FN个类别为1的样本被系统误判定为类别0，P=TP+FN；有FP个类别为0的样本被系统
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