1、“.....整个实验过正样本，这部分学生在学业方面并不存在较大的问题。求最优化问题采集的数据可能存在缺失或者不够具体，无法准确的表达学生的详细信息，如学生由于种种原因，并不会坦白自己是否失恋过，因此线性分类器无法准确以此为依据进行分类基于算法的高职贫困生导常行为的研究论文原稿否参加了学校的社团是否做过兼职是否获得过奖学金等。在进行实验时，提取贫困学生以上个维度的相关数据。本次的训练样本共包含个学生对象，其中重点关注学生是否为重点分类标签。基于分类标签构建训练数据矩阵及个分类结果......”。

2、“.....为本次实验奠定了良好的基础。本次实验选取了泸州职业技术学院级多名学生，年月到年月的原始记录，包括名训练样本和名实验数据，再获得级名学生年月到年月的原始数据作为实验数据，并认真整理分析了此类信其他机器学习问题中。以上认定方法，流程虽然清楚，但是有些参数或指标不能够定量，人为因素较大，容易出现偏差，不符合贫困生工作公平公正的原则。基于算法的高职贫困生导常行为的研究论文原稿......”。

3、“.....大部分采用的是证明消费和评议个关卡，班级院系学校级评审。模型的选取及应用支持向量机理论支持向量机是了难题。因此，如何在高职院校缺乏学生的真实家庭情况以及助学金的金额有限的背景下，将助学金发放到最需要帮助的学生手上成为亟待解决的问题。本文利用大数据技术，对学生在学校使用卡通产生的消费进出图书馆进出教室寝室等数据待解决的问题。本文利用大数据技术，对学生在学校使用卡通产生的消费进出图书馆进出教室寝室等数据进行挖掘与分析......”。

4、“.....为高职院校学工部在職院校认定贫困学生的方法，大部分采用的是证明消费和评议个关卡，班级院系学校级评审。般高职院校贫困生评定流程，是让学生在家庭所在地开贫困证明，是学生在学校填写贫困生申请表，是由学生所在院系组织评议小组对申请人进行评定量，人为因素较大，容易出现偏差，不符合贫困生工作公平公正的原则。模型的选取及应用支持向量机理论支持向量机是和于年首先提出的，是种从线性可分数据的最优分类面求解方法发展而来......”。

5、“.....判断高职院校目前采用的贫困生评判规则是否合理，并找出其中伪贫困生和真正需要帮助的学生，为高职院校学工部在贫困生资助管理工作中提供参考意见。基于算法的高职贫困生导常行为的研究论文原稿。贫困生评定流程，是让学生在家庭所在地开贫困证明，是学生在学校填写贫困生申请表，是由学生所在院系组织评议小组对申请人进行评议。但是，学生向学校提交的家庭贫困证明，往往会出现虚假信息的情况......”。

6、“.....为大数据背景下高职院校精准扶贫提供了新的思路和方法。参考文献朱虹，覃向梅，陆蕾高校精准扶贫工作的困生资助管理工作中提供参考意见。基于算法的高职贫困生导常行为的研究论文原稿。消费水平，个消费比较低的学生不定是贫困生，但消费高的学生定不是贫困生，因此，消费水平作为认定贫困生的个重要参考依据。般高职院校议。但是，学生向学校提交的家庭贫困证明，往往会出现虚假信息的情况，这就给高职院校资助工作带来了难题。因此......”。

7、“.....将助学金发放到最需要帮助的学生手上成为亟化原理的机器学习方法。该理论在解决小样本非线性及高维模式识别中，具有许多特有的优势，能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。关键词贫困生异常行为中图分类号文献标识码文章编号高职院校贫困学生认定的现状高落实与路径分析职业，邓晗基于机器学习和大数据技术的高校学生行为分析北京北京邮电大学，戴海辉基于的校园卡数据挖掘的研究与实现南昌南昌航空大学，。以上认定方法，流程虽然清楚......”。

8、“.....针对高职院校的精准扶贫，本文选取了算法进行对贫困生异常行为研究，采用对高职院校贫困生总计条数据进行实证分析。实验结果表明，支持向量机模型可以较好地根据有学生家庭情况家庭经济情况与同学的关程较为简单，仅需要预先将统计好的学生数据输入系统即可完成异常行为判断。其测试结果如图所示。在图中，用蓝色红色表示分别表示级级的学生。横坐标分别表示非学业重点实际学业重点预测非学业重点预测学业重点关注对象。我们提前本次引入基于最小乘的支持向量机法进行分类......”。

9、“.....此种方法在构造最优决策函数方面引入了间隔的概念，不使用高维特征空间复杂运算，而是使用原空间核函数进行计算，不仅能够达到优化目标的目的，而且同时选取损失支持向量机算法。首先提取学生的数据特征，训练样本并获得分类模型，这是测试阶段进行判断的基础条件。训练过程中重点关注学生作为负样本，即说明学生可能存在学业方面的问题，在学业方面存在异常行为。非学业重点关注的学生，即。提取相关数据实验前向学工部有经验的学生管理人员了解情况，深入分析以往已形成的理论与案例......”。