期刊专题

10.19772/j.cnki.2096-4455.2021.3.090

机器学习算法在数据分类中的应用研究

引用
互联网已经深入人们社会生活的各个领域,在这个过程中产生的网络信息数量呈现出一种指数级增加的特点.对当前的信息产业发展而言,需要在整合这些庞大数据源的基础上,有效解决信息混乱的问题.机器学习算法的诞生以及发展成熟为有效整合处理这些庞大的数据,提供了相应的技术支撑.故此,本文以机器学习算法的概述作为切入点,在分析机器学习中出现的监督学习和无监督学习问题的前提下,分析了在数据分类中卷积神经网络、支持向量机模型以及逻辑回归算法三者的具体应用,以便为今后机器学习算法在数据分类工作中的有效应用提供借鉴和参考.

机器学习算法、数据分类、应用分析

5

TP3(计算技术、计算机技术)

2021-06-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共2页

208-209

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电子元器件与信息技术

2096-4455

10-1509/TN

5

2021,5(3)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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