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更新时间：2024.07.28
在数据信息过载的时期,消费者在购买计算机时会面临多种选择,在一个选择中要考虑到市场对决策的影响。但过去的技术有限,无法根据个人偏好选择性价比最高的产品。故本文提出了基于数据挖掘的机器学习下分层贝叶斯模型,来对计算机的品牌与价格做划分,可为商业管理者寻找改善盈利的策略。同时运用R语言的预测分析建模技术被评价为备选策略和它们正在市场中的表现。让消费者的偏好转变为选择,同时也使得销售转变为份额。
计算机网络发展历史 计算机网络发展概要 随着 1946年世界上第一台电子计算机问世后的十多年时间内，由于价格很昂贵，电脑数量极少。早 期所谓的计算机网络主要是为了解决这一矛盾而产生的，其形式是将一台计算机经过通信线路与若干台终 端直接连接，我们也可以把这种方式看做为最简单的局域网雏形。 最早的 Internet ，是由美国国防部高级研究计划局（ ARPA）建立的。现代计算机网络的许多概念和方 法，如分组交换技术都来自 ARPAnet。 ARPAnet 不仅进行了租用线互联的分组交换技术研究，而且做了无 线、卫星网的分组交换技术研究 -其结果导致了 TCP/IP 问世。 1977-1979 年， ARPAnet推出了目前形式的 TCP/IP 体系结构和协议。 1980年前后， ARPAnet上的所有 计算机开始了 TCP/IP 协议的转换工作， 并以 ARPAnet为主干网建立了初期的 In
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计算机价格的历史变化
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