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打造“平台+生态”的智慧能源综合服务体系，汇聚公司各类资源信息，提供共性业务服务能力，统一对外服务门户和渠道入口，实现“引流+赋

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从与坚强智能电网的关系看，坚强智能电网和泛在电力物联网，二者相辅相成、融合发展，形成强大的价值创造平台，共同构成能源流、业务流、

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从架构上看，泛在电力物联网包含感知层、网络层、平台层、应用层四层结构。感知层主要解决数据的采集问题，网络层主要解决数据的传输问题

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从采集和接入的数据类型上分，包括结构化数据和非结构化数据。

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传统的机器学习算法有:线性回归模型、Logistics回归模型、K-临近算法、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络、EM算

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常见的特征选择方式大致可分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。

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常见的分类算法有支持向量机、神经网络、随机森林、逻辑回归、K最近邻、贝叶斯。

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层次聚类试图在不同层次对数据集进行“自底向上”的聚合划分，从而形成树型的聚类结构。

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参数越多的模型复杂度越高、”容量“越大，能完成更复杂的学习任务

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采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高，但与样本数量的增加关系不大

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