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机器学习简介.ipynb

Python语言基础

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  • 开发语言:Python
  • 实例大小:8.54M
  • 下载次数:10
  • 浏览次数:109
  • 发布时间:2021-01-16
  • 实例类别:Python语言基础
  • 发 布 人:motto123456
  • 文件格式:.ipynb
  • 所需积分:2
 相关标签: 机器学习 简介 机器 学习

实例介绍

【实例简介】


机器学习简介
机器学习的核心在于运用大数据来研究各个变量之间的关联性, 在千丝万缕的交互变量中寻找规律, 并进行分析和预测.

传统统计学讨论的基本内容包括概率分布、置信区间、显著性检验、线性回归等, 其理论基础是概率理论, 也即对数据的概率分布需要做假定. 如果不假定分布, 就无法进行检验, 无法判断模型的好坏, 也无法判断变量是否重要.

利用机器学习我们可以解决:

通过非线性模型来预测和提高决策的正确性;

可以在数据中搜索, 以提高公司对其客户和经营环境的了解;

开发一套决策规则来应对当下复杂多变的环境.

机器学习在金融领域也有很大的应用空间. 金融领域每天接触的就是海量的数据, 通过人力在海量的数据中寻找规律有很大的局限性, 而通过机器学习则能高效、快速地进行数据分析并提炼规律. 例如:

客户违约预测模型
金融反欺诈模型
客户流失预警模型
精准营销模型
股价涨跌预测模型
......


【实例截图】

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【核心代码】

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