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含水率预测模型
银行流失用户分析及
预测模型
自学的一个银行流失客户预警的小项目0.引言-银行流失用户分析银行客户流失是指银行的客户终止在该行的所有业务,并销号。但在实际运营中,对于具体业务部门,银行客户流失可以定位为特定的业务终止行为。商业银行的客户流失较为严重,流失率可达20%。而获得新客的成本是维护老客户的5倍。因此,从海量客户交易数据中挖掘出对流失有影响的信息,建立高效的客户流失预警体系尤为重要。客户流失的主要原因有:价格流失、产品流
北白白
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2020-07-01 00:23
深度分析|《电信用户流失
预测模型
》(所有分类模型精度平均得分在0.8以上)
电信用户流失
预测模型
(含实现代码)1、研究背景2、提出问题3、数据集描述4、分析思路5、分析结论及运营建议5.2、分析结论5.2、运营建议电子账单解锁新权益“单身用户”专享娱乐福利大力推广特征中其他增值服务针对经济不独立用户做
猫有九条命*
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2020-07-01 00:39
机器学习实战---用户流失预测
成了三大运营商头疼的问题,此次案例我们根据某个运营商的真实数据,通过数据分析和建立用户流失
预测模型
,来理解用户流失的一些重要规律。本次案例分为这么几个部分:数据导入及预处理数据探
tjyok
·
2020-07-01 00:58
PYTHON
万字案例 | 用Python建立客户流失
预测模型
(含源数据+代码)
来源:数据分析不是个事儿作者:启方客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的,一旦客户流失,成本浪费不说,挽回一个客户的成本更大。今天分享一个用户流失预测,以电信行业为例。所以,电信行业在竞争日益激烈当下,如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。为了更好运营用户,这就要求要了解流失用户的特征,分析流失原因,预测用户流失,确定挽留目标用户并制定有效方案。一、提出问题
数据不吹牛
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2020-07-01 00:57
Ljung-Box q 统计量
自相关可以削减基于时间的
预测模型
(例如时间序列图)的准确性,并导致数据的错误解释。例如,一家电子公司对电池的月销售量跟踪记录五年。他们想使用这些数据来设计一个时间序列模型以帮助预测未来的销售。
小神left
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2020-06-30 20:50
统计学
[NLP][Python]基于keras和LSTM的文本生成
循环神经网络除了用于
预测模型
(做出预测)之外,他们还可以学习问题的序列,然后为问题域生成全新的合理序列。初次尝试将问题分解为三个子问题。
最后一个萨满
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2020-06-30 20:07
机器学习笔记
基于LSTM的股票
预测模型
_python实现_超详细
文章目录一、背景二、主要技术介绍1、RNN模型2、LSTM模型3、控制门工作原理四、代码实现五、案例分析六、参数设置七、结论完整程序下载一、背景近年来,股票预测还处于一个很热门的阶段,因为股票市场的波动十分巨大,随时可能因为一些新的政策或者其他原因,进行大幅度的波动,导致自然人股民很难对股票进行投资盈利。因此本文想利用现有的模型与算法,对股票价格进行预测,从而使自然人股民可以自己对股票进行预测。理
zxm_
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2020-06-30 20:29
计算智能
python之LSTM
预测模型
如果遇到这个错误:ValueError:Errorwhencheckingmodelinput:thelistofNumpyarraysthatyouarepassingtoyourmodelisnotthesizethemodelexpected.Expectedtosee1array(s),butinsteadgotthefollowinglistof25000arrays:[array([[
zx520113
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2020-06-30 20:08
Python
最全机器学习种类讲解:监督、无监督、在线和批量学习都讲明白了
是否在人类监督下训练(监督式学习、无监督式学习、半监督式学习和强化学习)是否可以动态地进行增量学习(在线学习和批量学习)是简单地将新的数据点和已知的数据点进行匹配,还是像科学家那样,对训练数据进行模式检测,然后建立一个
预测模型
大数据v
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2020-06-30 19:18
异常数据修正之移动平均值法
数据不清洁对于
预测模型
影响非常大,甚至要超越模型本身。可以采用全局常量填充,或者使用属性平均值填充,而复杂的可以是用回归、贝叶斯以及决策树等数据清理手段。
蠟筆小噺没有烦恼
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2020-06-30 18:58
ImageAI (四) 使用Python快速简单实现自定义
预测模型
的训练 Custom Model Training
已经讲解了ImageAI实现图片预测,功能物体检测以及视频中物体检测。同样,仅需几行主体代码就能完成自定义模型的预测。(这里主要介绍过程)ImageAIgithub地址准备工作以及ImageAI的安装见图片预测ImageAI(一)物体检测ImageAI(二)视频中物体检测ImageAI(三)CustomModelTraining与之前类似,ImageAI提供了4种算法(SqueezeNet,Res
alphaTao
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2020-06-30 18:28
MachineLearning
数据挖掘十大经典算法
数据挖掘十大经典算法(1)C4.5机器学习中,决策树是一个
预测模型
;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
zhongranxu
·
2020-06-30 16:30
机器学习(回归九)——SoftMax回归-代码实现
这篇博客基于葡萄酒数据进行葡萄酒质量
预测模型
构建,使用Softmax算法构建模型,并获取Softmax算法构建的模型效果(注意:分成11类)数据数据来源:WineQualityDataSet数据概要:数据的属性翻译过来
张连海
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2020-06-30 14:50
机器学习
python绘制2019-nCoV疫情地图
-nCoV疫情地图准备工作完整代码代码解读前面两期已经做了获取疫情实时追踪数据和利用确诊数据建立logistic模型的工作,传送门python获取2019-nCoV疫情实时追踪数据建立logistic
预测模型
这一期将要介绍如何利用
帅帅de三叔
·
2020-06-30 12:59
数据可视化
python绘制2019-nCoV疫情地图
疫情的第43天为武汉祈福为中国祈福前面两期已经做了获取疫情实时追踪数据和利用确诊数据建立logistic模型的工作,传送门python获取2019-nCoV疫情实时追踪数据建立logistic
预测模型
这一期将要介绍如何利用
帅帅de三叔
·
2020-06-30 12:59
Python机器学习实践例子——Titanic乘客生存
预测模型
分析
Titanic乘客生存
预测模型
样例说明:题目来自于知名机器学习竞赛网站kaggle:https://www.kaggle.com/c/titanic/data“在数据分析中首先决定哪些变量需要处理,哪些变量可以删除
zcs99
·
2020-06-30 12:17
titanic
kaggle
灰色理论
预测模型
灰色
预测模型
在多种因素共同影响且内部因素难以全部划定,因素间关系复杂隐蔽,可利用的数据情况少下可用,一般会加上修正因子使结果更准确。灰色系统是指“部分信息已知,部分信息未知“的”小样
汪了个猫
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2020-06-30 12:35
科研学习
决策树方法小结
决策树决策树是常见且强大的分类器,简单地解释为,if-then判断规则组成的形如树状的
预测模型
。
于建民
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2020-06-30 10:27
技术博客
R语言实现灰色
预测模型
gm11
不多说,直接上R语言代码以后有时间再继续更新第一个先计算关联度和关联系数#定义成函数-------------------------------------------hsyc<-function(y,ro){#这个函数是计算关联度和关联度系数#初始化(x<-y/y[,1])#求绝对差序列x0<-x[1,]theta<-t(abs(apply(as.matrix(x[-1,]),1,functi
yuanzhoulvpi
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2020-06-30 10:53
R
金融时间序列-非线性检验-Ljung-Box test
自相关可以削减基于时间的
预测模型
(例如时间序列图)的准确性,并
yaochuyi
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2020-06-30 06:42
金融时间序列
人工智能AI-集成学习/模型融合技术
:1.平均法:一般用于回归
预测模型
中。平均法包括一般的平均和加权平均融合。投票回归器(VotingRegressor)、B
_4444yl
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2020-06-30 05:59
大数据与人工智能
CSDN机器学习笔记三 决策树、随机森林
在机器学习,决策树是一个
预测模型
,它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的混乱程度,使用算法ID3,C4.5和C5
谢厂节_编程圈
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2020-06-30 04:20
机器学习
2信道模型
信道模型1概述1.1调制信道模型:1.2信道参数2不考虑空间特性的信道模型2.1基本特性2.1.1多径2.1.2多普勒频移2.1.3快慢衰落2.2传播
预测模型
2.3信道冲击响应2.3.1多普勒功率谱cost2072.3.2
三省少年
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2020-06-29 23:26
宽带无线通信
通信
IJCAI-18阿里妈妈广告搜索转化预测 总结
一、赛题赛题内容本次比赛以阿里电商广告为研究对象,提供了淘宝平台的海量真实交易数据,参赛选手通过人工智能技术构建
预测模型
预估用户的购买意向,即给定广告点击相关的用户(user)、广告商品(ad)、检索词
西红柿味的红番茄
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2020-06-29 23:30
机器学习
数据挖掘
特征工程
总结
难点:
预测模型
必须学习
kikyou123
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2020-06-29 22:58
灰色预测的MATLAB程序
MATLAB是实现灰色预测过程的首选,用MATLAB编写灰色预测程序时,可以完全按照
预测模型
的求解步骤进行,也就是下面的步骤:对原始数据进行累加;构造累加矩阵B与常数向量;求解灰参数;将参数代入
预测模型
进行数据预测
hongiii
·
2020-06-29 22:53
梯度提升算法 介绍
翻译维基百科介绍梯度提升算法梯度提升算法是一种解决回归和分类问题的机器学习技术,它通过对弱
预测模型
(比如决策树)的集成产生
预测模型
。
wutao02
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2020-06-29 21:28
机器学习
算法学习
使用tensorflow进行机器学习的一般流程
使用tensorflow进行机器学习的一般流程1.构建模型1.1构建
预测模型
1.2构建优化模型2.使用TensorFlow实现模型2.1通过占位符将输入参数与图关联起来2.2定义常量和变量,构建图中的节点和边
自律者自由
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2020-06-29 18:26
机器学习
模型调参-网格搜索Python实现
sklearn的版本信息如下:Python版本3.6.3AnacondaSklearn版本0.19.12.参数2.1输入参数 参数解释Parametersestimator估计器,也就是slearn提供的
预测模型
维格堂406小队
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2020-06-29 17:15
★★★机器学习
#
★★模型选择和评估
基于SARIMA-LSTM的门诊量预测研究
万达信息股份有限公司,上海2011122复旦大学附属妇产科医院,上海2000903长春理工大学,吉林长春130022摘要:为了实现更加稳健和精准的门诊量预测,构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量
预测模型
唐名威
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2020-06-29 16:59
【2016年第1期】基于大数据的玉米田四代棉铃虫发生量的
预测模型
赵雷,杨波,刘勇,牟少敏,温孚江山东农业大学农业大数据研究中心,山东泰安271018摘要:提出了一种基于支持向量机的
预测模型
。
唐名威
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2020-06-29 16:24
tensorflow2.0,通过sklearn实现神经网络
预测模型
的参数搜索
这里通过将模型封装到sklearn,只实现了
预测模型
的参数搜索,该方法详情以及分类模型参考tensorflow官方文档,文章只贴出代码供笔者复习数据集为sklearn提供的加利福利亚房价预测数据集importmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasimporttensorflowastfimportmatplotlibasmplimportpa
WANGBINLONG-
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2020-06-29 16:15
tensorflow
tensorflow2.0,keras函数式与子类式API实现wide&deep
预测模型
wide&deep模型可以将其理解为在一个神经网络中将数据通过不同的方式处理后再结合起来的一种模型,这里只实现了一个简单的模型,将同样的数据通过线性处理的结果(文中无)和两个全连接层处理后的结果结合起来再经过输出层输出数据集为sklearn提供的加利福利亚房价预测数据集importmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasimporttensor
WANGBINLONG-
·
2020-06-29 16:15
tensorflow
基于tensorflow的LSTM 时间序列
预测模型
RNN递归神经网络(RNN)相对于MLP和CNN的主要优点是,它能够处理序列数据,在传统神经网络或卷积神经网络中,样本(sample)输入与输出是没有“顺序”概念的,可以理解为,如果把输入序列和输出序列重新排布,对整体模型的理论性能不会有影响。RNN则不同,它保证了输入和输出至少有一端是有序列特征的。传统的神经网络结构可以归纳会下图左边的形式,隐藏层h的状态是不保存的,而在RNN中,每一个时间步的
hlllllllll
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2020-06-29 15:03
人工智能
tensorflow
2020武汉新型肺炎数据分析
实在闲得无聊,我便利用python,通过数学模型预测一下肺炎的传播:1.利用历史数据对未来的感染人数做预测:这是一个较为简单的
预测模型
,可以有以下几种思路:(1)利用历史数据进行拟合,得到拟合曲线后预测未来几天可能的感染数
記嘚未啊
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2020-06-29 15:44
新型肺炎数据分析
【算法原理】线性回归算法原理
假设小明是银行的一名客户研究员,他想利用银行客户的年龄(X1)与工资(X2)建立一个
预测模型
,预测不同客户存款数额(Y)的大小。
不停下脚步的乌龟
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2020-06-29 14:25
算法原理
机器学习——下采样(under-sampling)
在这样的数据分布的情况下,运用机器学习算法的
预测模型
可能会无法做出准确的预测,最后的模型显然是趋向于预测多数集的,少数集可能会被当做噪点或被忽视,相比多数集,少数集被错分的可能
志存高远脚踏实地
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2020-06-29 13:41
机器学习
《Python数据分析与挖掘实战》第13章—— 财政收入影响因素分析及
预测模型
(lasso回归+DNN+LinearSVR)
文章目录1.挖掘背景及目标2.数据探索2.1概括性分析描述性统计2.2计算各个变量之间的皮尔森系数'pearson'/'kendall'/'spearman'2.3查看相似属性2.4绘制相关性热力图3.数据预处理——数据规约3.1lasso回归模型3.1降维,lasso回归模型筛选特征4.模型构建4.1灰色预测4.2神经网络4.3线支持向量机线性回归(LinearSVR)4.4神经网络,Linea
王大阳_
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2020-06-29 09:23
数据分析与数据挖掘
新型冠状病毒SIR
预测模型
,MATLAB代码
What'sthepointofTOCSIR模型简介数据获得和预处理求解思路以及代码实现结果展示回复评论区SIR模型简介1、关于传染病的数学模型有哪些?-知乎用户的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/367466399/answer/9825589662、关于传染病的数学模型有哪些?-酱紫君的回答-知乎https://www.zhihu.com/question
Lily(Li)
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2020-06-29 08:42
使用飞桨构建波士顿房价
预测模型
使用飞桨构建波士顿房价
预测模型
图1使用飞桨框架构建神经网络过程在数据处理之前,需要先加载飞桨框架的相关类库。#加载飞桨、Numpy和相关类库inportpaddleimportpad
与其在风雨中逃避,不如在雷电中舞蹈
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2020-06-29 08:36
学习记录
数学建模常规算法——灰色
预测模型
一.灰色
预测模型
概念灰色系统内的一部分信息是已知的,另一部分信息是未知的,系统内各因素间有不确定的关系。
#FJW
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2020-06-29 07:23
用户存续期价值评估(CLV) 一
这个
预测模型
可以有不同水平的复杂度和精确度,从一个直观感觉到使用复杂的预测技术。CLV可以被简单理解为客户关系的价值,也就是未来由于与客户的关系所带来的现金流的现值(未来现金流折现到今天)。
Magic Ktwc37
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2020-06-29 07:33
金融模型
客户价值模型
帕累托分布
负二项分布
客户存续期
数据挖掘建模
训练模型
、示例六、模型图像七、梯度下降八、梯度下降的陷阱一、讨论两种训练方法1、直接使用封闭方程进行求根运算,得到模型在当前训练集上的最优参数(即在训练集上使损失函数达到最小值的模型参数)二、线性回归线性回归
预测模型
三
尘盖天
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2020-06-29 04:57
如何利用线性回归来建立收入
预测模型
?
机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。监督学习又分为分类和回归两大类。线性回归模型就属于监督学习里的回归模型。线性回归是通过属性的线性组合进行预测的函数,即f(x)=w1.x1+w2.x2+w3.x3+...+wn.xn+bf(x)=w1.x1+w2.x2+w3.x3+...+wn.xn+b向量形式为:f(x)=wT∗x+bf(x)=wT∗x+b其中w=(w1,w2,w3,...
千寻的朋友
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2020-06-29 04:43
量化交易
基于深度神经网络的股票多因子
预测模型
RNN不同于传统神经网络的感知机的最大特征就是跟时间挂上钩,即包含了一个循环的网络,就是下一时间的结果不仅受下一时间的输入的影响,也受上一时间输出的影响,进一步地说就是信息具有持久的影响力。放在实际中也很容易理解,人们在看到新的信息的时候产生的看法或者判断,不仅仅是对当前信息的反应,先前的经验、思想的也是参与进去这次信息的推断的。人类的大脑不是一张白纸,是包含许多先验信息的,即思想的存在性、持久性
千寻的朋友
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2020-06-29 04:43
量化交易
灰色
预测模型
matlab代码
clearsymsab;c=[ab]';%待定系数m=xlsread('1.xls');%取Excel中的数据d=m(:,3)%取数据中的列向量A=d.';B=cumsum(A);n=length(A);fori=1:(n-1)C(i)=(B(i)+B(i+1))/2;endD=A;D(1)=[];D=D';E=[-C;ones(1,n-1)];c=inv(E*E')*E*D;c=c';a=c(1
牧童~
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2020-06-29 03:40
matlab
数据比赛常用
预测模型
:LGB、XGB与ANN
现在的比赛,想要拿到一个好的名次,就一定要进行模型融合,这里总结一下三种基础的模型:-lightgbm:由于现在的比赛数据越来越大,想要获得一个比较高的预测精度,同时又要减少内存占用以及提升训练速度,lightgbm是一个非常不错的选择,其可达到与xgboost相似的预测效果。-xgboost:在lightgbm出来之前,是打比赛的不二之选,现在由于需要做模型融合以提高预测精度,所以也需要使用到x
Kanny广小隶
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2020-06-29 02:46
Python
机器学习面试题(三)模型评价指标、超参数调优、过拟合和欠拟合
如何评价一个模型的好坏呢,这里我们有如下几种方法:■Holdout检验即将模型分为训练集与测试集进行检验,比方说,对于一个点击率
预测模型
,我们把样本按照70%~30%的比例分成两部分,70%的样本用于模型训练
weixin_41611045
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2020-06-29 01:18
简历及机器学习
python机器学习第六章:模型评估与参数调优实战
我们将学习如下内容:1·模型性能的⽆偏估计2·处理机器学习算法中常⻅问题3·机器学习模型调优4·使⽤不同的性能指标评估
预测模型
基于流水线(pipline)的工作流1.使用pandas从UCI网站直接读取数据集
showdoo
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2020-06-29 01:03
python机器学习
用Python进行数据整理
【数据整理】数据整理是在分析,可视化和在使用机器学习建立
预测模型
之前,进行数据收集,数据评估和数据整理的过程【数据收集】方法:1、从网上直接下载数据源;2、用编程方法下载数据源;3、使用手头的文件【数据评估
aryena的花花世界
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2020-06-29 00:38
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