1、“.....模型构建的技术路线分析存牛顿方法粗糙集内外集均值聚类算法等相关理论技术，对高斯过程模型的似然函数重构设计和实验后验概率分布计算中的诱导，大数据下的大学生知识能力分类模型的构建方法论文原稿意义。结论本文根据高校大学生知识能力评价业务的需求，结合海量数据样本实际情况，介绍了大规模失衡数据的高斯过程模型似然函数重构高斯过程模型后验概率诱导变量及诱导子集的构建两个重点研究内容及其研究技术路线，继而阐述了分类模型的实验方案和评价方法，文中介绍的模型构建方法具有较好的借鉴集中在个方而的改进数据集算法和评价标准。数据集方而......”。

2、“.....但随着大数据思维及运用的普及，规范统计工作推进增强了数据的高维计量性，用于探讨行为规律预测发展方向等领域的数据挖掘时序跟踪关联分析网络聚类等大数据处理技术与相应软件不断法进行连续数据离散化处理，继而进行样本集的筛选和属性约简研究。大数据下的大学生知识能力分类模型的构建方法论文原稿。摘要针对传统高斯过程分类失衡数据的低精度和低效率，通过引入样本权重系数的似然函数后验概率中的诱导变量及诱导因子重构研究，解决原始方法的分类向少数类偏移和计算复杂第步在联合似然函数中的正负类样本对应的似然函数上引入不同的权重系数......”。

3、“.....使得错分少数类样本的代价大于错分多数类样本的代价，在该步研究中，可能会遇到权重系数取值问题，对于问题解决办法为总体上应确保少数类样本对应的权重系数要大于，而多数类样本对应的权重系数要小于，两模特征数据基础上，对集成后的分类方法进行验证性实验，通过验证性实验，主要验证本课题的研究能否达到预期的设计目标。大数据下的大学生知识能力分类模型的构建方法论文原稿。第步在传统高斯过程潜变量函数基础上，定义在训练本上的似然函数，并建立而向第步多组数据集上的联合似然函数，这里的。高斯过程模型后验概率诱导变量及诱导子集的构建研究技术路线为构建个最佳化的诱导变量和诱导子集......”。

4、“.....继而进行样本集的筛选和属性约简研究。第步在传统高斯过程潜变量函数基础上，定义在训练本上的似然函数，并智能处理研究显得十分必要，本文在大数据背景下，给出分类模型的主要研究内容研究方法及实验方案。这对于高等学校企事业等单位的人才分类与评价均具有重要的现实意义。第步在联合似然函数中的正负类样本对应的似然函数上引入不同的权重系数，进行迭代式重构实验，使得错分少数类样本的代价大于错分多法切实可行。关键词大数据分类模型高斯过程分类似然函数针对大量数据分类问题......”。

5、“.....目前，这个领域内的研究主要集中在个方而的改进数据集算法和评价标准。数据集方而，主要是对数据预处理以改善数据集中各类样本之问数目的不平衡，但随着大数据思维及运大数据下的大学生知识能力分类模型的构建方法论文原稿合似然函数的构建将根据实验数据组的变化，构建多个联合似然函数，实验验证联合似然函数的与实验数据组的最佳关系，同时验证联合似然函数的实验数据组各组正负样本比例者之问的关系。第步充分验证错分个少数类样本的代价与错分个多数类样本的代价对比结果，并验证联合似然函数对于少数正样本类的敏感结果，并验证联合似然函数对于少数正样本类的敏感性......”。

6、“.....可采用如下实验方案对比实验设置个或个以上同传统高斯过程分类模型及目前优秀的分类算法对比实验，通过实验结果的对比分析，找出本研究方法存在的问题，改正不足，逐步完善分类方法。验证实验在高校大学生消费购买等行为大。摘要针对传统立而向第步多组数据集上的联合似然函数，这里的联合似然函数的构建将根据实验数据组的变化，构建多个联合似然函数，实验验证联合似然函数的与实验数据组的最佳关系，同时验证联合似然函数的实验数据组各组正负样本比例者之问的关系。第步充分验证错分个少数类样本的代价与错分个多数类样本的代价对比类样本的代价，在该步研究中......”。

7、“.....对于问题解决办法为总体上应确保少数类样本对应的权重系数要大于，而多数类样本对应的权重系数要小于，两类样本数目越悬殊，权重的差距应根据实验迭代验证结果设定在个合理值，总体目标是保证联合似然函数中正负类样本在整体上具有样的话语的普及，规范统计工作推进增强了数据的高维计量性，用于探讨行为规律预测发展方向等领域的数据挖掘时序跟踪关联分析网络聚类等大数据处理技术与相应软件不断完善，并逐步被集中于大数据管理系统，以服务大数据分析，方便政府数据挖掘形势预测与调整措施提出。因此，针对高校大学生知识能力分类与评价高斯过程分类失衡数据的低精度和低效率......”。

8、“.....解决原始方法的分类向少数类偏移和计算复杂问题，本文重点阐述分类模型的构建内容和研究技术路线，并给出模型的具体应用和评价办法，结果表明本文提出的大学生知识能力分类模型的构建大数据下的大学生知识能力分类模型的构建方法论文原稿大学学报变量及诱导因子构建方法进行研究，然后对核心算法进行实验仿真和验证。大数据下的大学生知识能力分类模型的构建方法论文原稿。结论本文根据高校大学生知识能力评价业务的需求，结合海量数据样本实际情况，介绍了大规模失衡数据的高斯过程模型似然函数重构高斯过程模型后验概率诱导变量及诱导子集，......”。

9、“.....为了进步提供模型的精确度，后续将开展样本数据的关于大学生知识能力敏感特征选择研究。参考文献邢胜，王熙照，王晓兰，基于多类重采样的非平衡数据极速学习机集成学习南京大学学报善，并逐步被集中于大数据管理系统，以服务大数据分析，方便政府数据挖掘形势预测与调整措施提出。因此，针对高校大学生知识能力分类与评价智能处理研究显得十分必要，本文在大数据背景下，给出分类模型的主要研究内容研究方法及实验方案......”。