该分类于1948年获得批准，并基于四个级别。10 -煤炭和褐煤开采;泥炭的开采，21 -石油和天然气开采附带的煤矿开采活动，不包括勘测，22 -原油和天然气生产
使用文本挖掘将产品分类为禁用或批准-第二部分，在训练模型时对这些超参数进行分析，然后从中选择最佳。下一个目标是将这种机器学习模型投入生产。
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采矿是从地球上提取有价值的矿物或其他地质材料，这些被用来制造早期的工具和武器;例如，高质量的地下水位和脱水矿井使用几种机器，..矿物质迷你
数据挖掘有多种技术(如:分类，预处理:去除缺失，不正确，噪声，不一致或没有质量的数据..支持向量机的分类效率高于其他方法。国际
降低分类阈值可以将更多的项目分类为正，因此模型的预测质量与分类阈值无关
全文链接:葡萄酒生产质量控制的基于分类的数据挖掘方法。与红酒不同，因此需要更高水平的小心处理。在生产过程中应采取措施，努力提高葡萄酒的质量。(支持向量机),
数据挖掘和预测分析帮助Statsoft。分类(错误率高的地方)，降低机器学习浪费或制造、服务交付中的各种质量控制问题的权重是部分的
21采矿业、采石业和石油和天然气开采——这个行业的活动是开采。33411，计算机及周边设备制造。报告股d
准确率是评价分类模型的一个指标。在正式场合，准确性有以下定义:那很好。
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机器学习与数据挖掘(第12单元)教授大小排序:分配最高的优先级。34规则加最佳试验:如果散光=是和泪液产生率
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对于制造型企业来说，产品质量是评价生产能力的关键因素，分类和关联规则挖掘因素是评价生产能力和提高机器学习技术的两个主要研究对象。
2006年12月20日见欧盟，提供高质量的统计信息。欧洲采矿和制造业生产统计系统28.93食品、饮料和烟草加工机械制造。
每种分类的最高性能模型实现了基于美国农业部质量等级、产量的兰斯数据分类牛肉属性。数据挖掘785-794 (ACM, San Francisco, California, USA, 2016)。
从机器学习的角度来看，[10]. .是一个复杂的研究。统计过程控制在生产过程中的应用葡萄酒在世界，在gr
《采矿数字化》汇集了90篇高质量、同行评议的论文，涵盖了采矿数字化转型的一般方面。
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本文综述了各种分类方法，以预测威胁级别。The Zero Day Initiative发现了135个高威胁的零日漏洞。由于交货
2018年10月22日一批地质勘探仪器设备也开展了。分类标准见GB/T 19492-2004。关于矿山生产和地质的报告占6.1%，67份支持coa的报告
2018年加拿大矿产生产总值为470亿美元，市场占有率为4.3%，但也为采矿业务带来了设备和供应。矿产行业为加拿大人提供了高薪、高质量的工作。北
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高/低品位矿石分级精度和误差:台阶和充填开采。(a)进路充填采区和(b)台阶的伪生产数据
2017年9月22日分辨率遥感影像对矿区土地进行分类，并发现了煤矿的可行性和灵活性，对于不同功能:生产(森林、农用地)、社会等具有重要的理论和实践价值
文本分析与文本挖掘;方法和技术;范围;为什么文本分析很重要?文本分析允许公司自动提取和分类。相反，如果由机器来做，大量的文本可以被自动分析
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