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建立了大学生就业预测的参数自适应的多分类最小二乘支持向量机模型。与一对多、一对一和ECOC分类方法相比,基于M-ary分类方法的最小二乘支持向量机只需较少的支持向量就能达到较高的预测精度。
基于自适应多分类最小二乘支持向量机的大学生就业预测
【摘 要】
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建立了大学生就业预测的参数自适应的多分类最小二乘支持向量机模型。与一对多、一对一和ECOC分类方法相比,基于M-ary分类方法的最小二乘支持向量机只需较少的支持向量就能达
【机 构】
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武汉工业学院数理科学系
【出 处】
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甘肃科技
【发表日期】
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2010年11期
【基金项目】
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湖北省教育厅科研项目（Q20091809）.武汉工业学院校项目（2009Y21）.
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