本文選題：機(jī)器學(xué)習(xí) + 融合算法��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》2017年12期

【摘要】：選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是在社會(huì)經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及提高預(yù)測(cè)效果的關(guān)鍵。在很多情況下,通過(guò)融合訓(xùn)練兩種或兩種以上有差異的算法,能夠顯著提高算法的泛化能力以提高預(yù)測(cè)效果�；诎⒗锇桶碗娮由虅�(wù)平臺(tái)購(gòu)物行為數(shù)據(jù),分別應(yīng)用Logistic回歸、支持向量機(jī)以及這兩種算法的融合構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型。實(shí)證結(jié)果表明,融合后模型比單一模型具備更好的預(yù)測(cè)效果。
[Abstract]:Choosing a suitable machine learning algorithm is the key to big data analysis and improving the prediction effect in the field of social economy research.In many cases, by training two or more different algorithms, the generalization ability of the algorithm can be improved significantly to improve the prediction effect.Based on the shopping behavior data of Alibaba e-commerce platform, the prediction model is constructed by using Logistic regression, support vector machine and the fusion of these two algorithms.The empirical results show that the fusion model has better prediction effect than the single model.
【作者單位】： 北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;西安財(cái)經(jīng)學(xué)院管理學(xué)院;中國(guó)(西安)絲綢之路研究院;
【基金】：中國(guó)(西安)絲綢之路研究院科學(xué)研究項(xiàng)目《統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資源共享中元數(shù)據(jù)管理體系研究》(2016sy18)
【分類號(hào)】：F713.55;TP181

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9 周川;林學(xué)，

本文編號(hào)：1746539