机器学习在党政干部日常考核模型权重赋值中的运用

秦博; 徐浩铭

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机器学习方法在领导干部日常考核指标体系设置中被广泛运用。层次结构模型( AHP&FAHP)的基本思路是将复杂问题分解为若干层次和若干要素，通过简单比较、判断和计算，获得不同要素的权重，最后通过加权求和做出最优选择。而SVM作为一种新兴的机器学习方法，也逐渐被引入到领导干部日常考核的指标设计之中。 SVM的原则是结构风险最小化，在样本分类误差尽可能小的前提下，充分提高分类器的泛化推广能力，这有助于解决小样本、非线性以及高维模式识别问题；文章总结和比较了AHP、 FAHP、 SVM三种模型的理论基础和基本方法，试图为领导干部日常考核提供理论依据。

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来源
《中共四川省委省级机关党校学报》 |2015年第3期|28-31|共4页
作者
秦博; 徐浩铭;
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作者单位

中共四川省委省直机关党校四川成都610017;

中共成都市委党校四川成都610110;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人事管理;
关键词
机器学习; 干部考核; 权重赋值; 层次结构模型; 支持向量机模型;

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