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机器学习在电子信息系统大数据分析与智能决策中的应用

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2电子信息系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3大数据分析与智能决策的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

机器学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1机器学习的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2常见的机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.2无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.3强化学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3机器学习模型评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

电子信息系统中的数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3数据集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.4特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

机器学习在电子信息系统大数据分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1情报分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1.1文本挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1.2主题建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2质量监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.1异常检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.2故障预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3流量分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3.1流量模式识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.3.2流量预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

机器学习在智能决策中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.1决策支持系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.1.1数据驱动的决策模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.1.2决策优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.2风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.2.1风险预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.2.2风险控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

5.3个性化推荐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.3.1协同过滤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.3.2内容推荐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．