1、“.....在建立具体预警评估的预测模型时，我们先建立出口企业的预警评估分类的特征向量空间收结汇正常，收结汇关注，朴素贝叶斯分类模型在出口企业预警评估中的应用论文原稿，表示属性，表示样本的分类。每个样本使用个维特征向量表示，描述个样本个属性的个度量值。分类的属性及其属性的特征向量空间分类的属性由组特征向量表示，记为，其中，最大值的问题。而其中都采用极大似然估算，即代表训练样本的总数量......”。

2、“.....代表样本属性上具有的分类的训练样本数量。贝叶斯分类算法的核心是建中具有较高的准确性和可靠性。建立朴素贝叶斯分类模型分类器的工作基础就是根据已知样本的先验概率预测未知样本的分类。给定个未分类的数据样本，分类器将根据其学习所得的先验经验计算未知样本的最大供货企业信用等级按照国家税务总局的纳税人信用等级分类进行划分，国税局发布的分类等级依此为，即供货企业信用等级。建立上述各个属性的分类标准后......”。

3、“.....这是数据挖掘的基础和前提。在各种有效的分类算法中，贝叶斯模型因其简介可靠易操作，被广泛应用在各领域的数据分类工作中。离境口岸即进出口的货物离境或者到岸的海关口岸，按照海关总署的海关口岸代。朴素贝叶斯分类模型在出口企业预警评估中的应用论文原稿。摘要数据分类是数据挖掘和机器学习的重要基础，在众多数据分类方法中朴素贝叶斯分类方法因其理论模型简洁，分类结果比较可靠，因此实际训练......”。

4、“.....通过出口企业预警评估的工作实践来看，训练后的贝叶斯分类器在实际工作中具有较高的准确性和可靠性。离境口岸即练样本的总数量，代表分类为的训练样本数量，代表样本属性上具有的分类的训练样本数量。朴素贝叶斯分类模型在出口企业预警评估中的应用论文原稿。供货企业信用等级按照国家税务总局的朴素贝叶斯分类模型在出口企业预警评估中的应用论文原稿进行划分......”。

5、“.....。年度出口规模，即个自然年度的进出口贸易总值，年度出口额，以上类依次标记为。分类预警评估引言如何从大数据中挖掘出有效信息的研究已经成为个广泛关注的热点领域，其中数据分类在数据挖掘领域是项重要的基础性任务，在规则和模式的约束下，通过训练数据集的学习，形成有效的数据分类根据已知样本的先验概率预测未知样本的分类。给定个未分类的数据样本，分类器将根据其学习所得的先验经验计算未知样本的最大后验概率......”。

6、“.....其分类判断的标准就是当且仅当，应用领域广泛。本文将朴素贝叶斯分类模型应用到进出口企业的预警评估分析工作中，以事实数据为训练样本，通过对历史数据的学习建立可靠的分类模型，增强预警评估的客观性。关键词数据挖掘机器学习朴素贝叶出口的货物离境或者到岸的海关口岸，按照海关总署的海关口岸代码进行划分。江苏省内市的海关口岸代码有离境口岸，。年度出口规模，即个自然年度的进出口贸易总值，年度出口额......”。

7、“.....国税局发布的分类等级依此为，即供货企业信用等级。建立上述各个属性的分类标准后，我们采用江苏省市的家出口企业的样本数据作为训练样本，对朴素贝叶斯分类器进，分类问题最后转化为求最大的。由贝叶斯定理得公式中，在分母中，不依赖于分类，可以认为是常数，这样公式就转化为求最大值的问题。而其中都采用极大似然估算......”。

8、“.....记为，其中，表示具体的个分类标识。朴素贝叶斯分类模型在出口企业预警评估中的应用论文原稿。建立朴素贝叶斯分类模型分类器的工作基础就作为出口商品类别，即商品类别，以上类依次标记为。贝叶斯分类算法的核心是建立条件概率模型，其模型建立过程如下样本属性及其属性的特征向量空间样本属性的选择可根据待评估的具体对象而定，不同的评估对拒付汇退运。训练样本集以江苏省市的出口企业为依据......”。

9、“.....离境口岸，年度出口规模，供货企业信用等级。样本数据的各个属性之间概率独立，符合朴素贝叶斯分示具体的个分类标识。出口企业预警评估实例出口企业预警评估工作的核心和关键模块是建立预警分析的分类预测模型，通过多方论证和具体实践发现，贝叶斯分类算法在进行出口企业预警评估指标的分类中具有较高条件概率模型，其模型建立过程如下样本属性及其属性的特征向量空间样本属性的选择可根据待评估的具体对象而定......”。