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000
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01210nam0 22002651 450
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20191102122934.0
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@a978-7-121-35264-5@dCNY49.00
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@a20181127d2019 em y0chiy0121 ea
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@achi
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@aCN@b110000
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@a社会计算中的组织行为模式挖掘@Ashe hui ji suan zhong de zu zhi xing wei mo shi wa jue@f苏鹏著
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@a北京@c电子工业出版社@d2019.01
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@a183页@c图@d24cm
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@a国家自然科学基金项目 (编号: 71462001) 资助
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@a有书目 (第174-183页)
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@a本书比较分析了主要的分类方法所建立的组织行为预测模型的性能, 为不同情形下分类方法的恰当选择提供了依据。组织行为数据普遍存在类不平衡和误分类代价不一致问题, 这导致标准分类器所构建的组织行为预测模型性能较差。为此, 在期望误分类代价这一指标下, 本书研究了四种典型代价敏感学习方法基于不同标准分类器所构建的组织行为预测模型的性能, 为不同情形下代价敏感学习方法的恰当选择提供了依据。
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0
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@a计算机应用@Aji suan ji ying yong@x社会科学@x计算@x组织管理@x行为模式@x研究
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@aC@v5
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690
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@a苏鹏,@Asu peng@f1975-@4著
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@aCN@b人天书店@c20181127
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905
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@aCKNYKJZYXY@b300591759-61@dC@e247@f3
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| 社会计算中的组织行为模式挖掘/苏鹏著.-北京：电子工业出版社，2019.01 |
| 183页：图；24cm |
| 国家自然科学基金项目 (编号: 71462001) 资助 |
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| ISBN 978-7-121-35264-5：CNY49.00 |
| 本书比较分析了主要的分类方法所建立的组织行为预测模型的性能, 为不同情形下分类方法的恰当选择提供了依据。组织行为数据普遍存在类不平衡和误分类代价不一致问题, 这导致标准分类器所构建的组织行为预测模型性能较差。为此, 在期望误分类代价这一指标下, 本书研究了四种典型代价敏感学习方法基于不同标准分类器所构建的组织行为预测模型的性能, 为不同情形下代价敏感学习方法的恰当选择提供了依据。 |
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正题名：社会计算中的组织行为模式挖掘
索取号：C/247
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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591759
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300591759
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流通一库三楼/
[索取号:C/247]
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在馆
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2
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591760
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300591760
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流通一库三楼/
[索取号:C/247]
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在馆
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3
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591761
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300591761
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流通一库三楼/
[索取号:C/247]
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在馆
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