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库存异常检测工具与软件
在上一节中，我们讨论了库存异常检测的重要性以及常见的异常类型。接下来，我们将详细介绍库存异常检测中使用的工具与软件，特别是那些利用人工智能技术的工具，这些工具能够帮助我们更加高效和准确地识别和处理库存异常。
1.人工智能在库存异常检测中的应用
1.1机器学习模型
机器学习模型是库存异常检测中最常用的人工智能技术之一。通过训练模型，我们可以识别出库存数据中的异常模式。常见的机器学习模型包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等。
1.1.1线性回归
线性回归是一种用于预测连续数值的模型，它可以用来检测库存
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