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机器学习经典算法在无线设备故障预警用户投诉行为的应用
被引量:
2
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作者
梁景舒
顾俊峰
+2 位作者
李江
黄伟锋
李土光
《中国新通信》
2018年第8期91-91,共1页
利用人工智能中的机器学习可以将设备故障与用户投诉行为关联起来。本文利用逻辑回归、朴素贝叶斯、决树及SVM向量机等4种模型算法,进行机器学习的数据训练和测试。结果表明运用决策树算法的准确率最高,耗时最短。
关键词
机器学习
无线设备故障
用户投诉
下载PDF
职称材料
题名
机器学习经典算法在无线设备故障预警用户投诉行为的应用
被引量:
2
1
作者
梁景舒
顾俊峰
李江
黄伟锋
李土光
机构
中国电信股份有限公司深圳分公司
出处
《中国新通信》
2018年第8期91-91,共1页
文摘
利用人工智能中的机器学习可以将设备故障与用户投诉行为关联起来。本文利用逻辑回归、朴素贝叶斯、决树及SVM向量机等4种模型算法,进行机器学习的数据训练和测试。结果表明运用决策树算法的准确率最高,耗时最短。
关键词
机器学习
无线设备故障
用户投诉
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
机器学习经典算法在无线设备故障预警用户投诉行为的应用
梁景舒
顾俊峰
李江
黄伟锋
李土光
《中国新通信》
2018
2
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