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在數(shù)據信息過載的時期,消費者在購買計算機時會面臨多種選擇,在一個選擇中要考慮到市場對決策的影響。但過去的技術有限,無法根據個人偏好選擇性價比最高的產品。故本文提出了基于數(shù)據挖掘的機器學習下分層貝葉斯模型,來對計算機的品牌與價格做劃分,可為商業(yè)管理者尋找改善盈利的策略。同時運用R語言的預測分析建模技術被評價為備選策略和它們正在市場中的表現(xiàn)。讓消費者的偏好轉變?yōu)檫x擇,同時也使得銷售轉變?yōu)榉蓊~。
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計算機網絡發(fā)展歷史 計算機網絡發(fā)展概要 隨著 1946年世界上第一臺電子計算機問世后的十多年時間內,由于價格很昂貴,電腦數(shù)量極少。早 期所謂的計算機網絡主要是為了解決這一矛盾而產生的,其形式是將一臺計算機經過通信線路與若干臺終 端直接連接,我們也可以把這種方式看做為最簡單的局域網雛形。 最早的 Internet ,是由美國國防部高級研究計劃局( ARPA)建立的。現(xiàn)代計算機網絡的許多概念和方 法,如分組交換技術都來自 ARPAnet。 ARPAnet 不僅進行了租用線互聯(lián)的分組交換技術研究,而且做了無 線、衛(wèi)星網的分組交換技術研究 -其結果導致了 TCP/IP 問世。 1977-1979 年, ARPAnet推出了目前形式的 TCP/IP 體系結構和協(xié)議。 1980年前后, ARPAnet上的所有 計算機開始了 TCP/IP 協(xié)議的轉換工作, 并以 ARPAnet為主干網建立了初期的 In
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