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数据挖掘中线性和非线性

的描述及应用 2022 年 1 月 28 日 热门文章 数据挖掘或数据挖掘是一种自动查找数据之间的模式、特征和关系的方法。数据挖掘可以应用于商业、营销、科学、甚至艺术和娱乐领域等各个领域。根据其功能,数据挖掘可以分为几组,其中之一是分类。 分类方法从字面上可以解释为一种旨在找到函数或模型来区分数据类和标签未知的对象的过程。

分类过程从学习数据训练过程开始,

旨在基于某些规则或函数构建模型。分类本身有很多从类中查找标签的技术,包括贝叶斯分类、决策树、人工神经网络、支持  泰国 WhatsApp 号码数据  向量机、最近邻规则和基于模糊逻辑的分类。 一般来说,有很多问题领域需要分类方法来解决,例如在客户管理、预测销量、医学分析、营销,包括欺诈检测等方面。

解决问题有两种方法,即线性方法和非线性方法。线性规划是应用数学方法来解决有限资源配置问题,其目的是最大化利润和最小化生产成本。

同时如果线性规划无法解决问题

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非线性规划是另一种选择。非线性函数通常可以在 2 个或更多自变量、n> = 2 的 n 次方函数、指数函数、三角函数和  散装铅  对数函数的乘法中找到。

简而言之,线性和非线性算法建模是一种运筹学技术,旨在解决已在数学模型中形成的活动计划,以解决问题。 应用线性和非线性规划的示例如下。任何公司、任何领域,它肯定都有局限性,无论是原材料的数量、支持企业运行的设备、人力资源、工作时间,包括必须花费多少资本。

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