肝炎预测模型

用户流失预测模型初探

Python机器学习sklearnLogisticRegression用户流失预测模型初探浅笑信息不值钱，见解和洞察才值钱。千万不要记恨你的对手，这样会让你失去理智。19人赞了该文章什么是逻辑回归？
tjyok·2020-07-01 04:49

Churn Model 系列一:业务角度

creating-a-predictive-churn-mode-part-1l/CreatingaPredictiveChurnModel:Part1【编者按】这是张磊博士2008年在数据挖掘研究院论坛上针对heilql的一篇回帖，主要针对当时电信离网用户预测模型阐述一下自己的看法
三少GG·2020-07-01 04:30

LogisticRegression用户流失预测模型初探【推荐】

什么是逻辑回归？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinearmodel）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归；如果是Poisson分布，就是Po
善战骁勇·2020-07-01 02:16

基于大数据技术的电信客户流失预测模型 研究及应用 大数据

【摘要】 为减少用户流失，提高用户保有率，文章介绍一种基于智慧运营平台，将大数据技术和数据挖掘技术相结合，对电信客户流失进行预测的模型。该模型利用大数据技术处理用户离网前的海量数据信息，分析流失用户特征，建立用户流失预测，提前锁定流失风险较高的用户，有针对性地制定维挽策略，精准开展维系挽留活动，能够有效降低用户离网率。【关键词】 大数据；流失预测；数据挖掘；客户流失；维系挽留引言随着移动通信成本逐
数据工程师陈晨·2020-07-01 02:18

商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

通过分析银行客户流失的原因，提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型，发现预测流失群体，预测流失趋势，进而制定有效的控制策略，最大限度地降低客户流失率。
benpaobagzb·2020-07-01 01:09

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·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*·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

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·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·2020-06-30 20:50

[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·2020-06-30 20:07

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_·2020-06-30 20:29

python之LSTM预测模型

如果遇到这个错误：ValueError:Errorwhencheckingmodelinput:thelistofNumpyarraysthatyouarepassingtoyourmodelisnotthesizethemodelexpected.Expectedtosee1array(s),butinsteadgotthefollowinglistof25000arrays:[array([[
zx520113·2020-06-30 20:08

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·2020-06-30 19:18

睡眠的方法（第264篇日记）

肝胆开始回血，把有毒的血过滤掉，产生新鲜的血液，到一百岁也没有胆结石，也没有肝炎、囊肿一类的病。
万儿·2020-06-30 19:06

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·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·2020-06-30 18:28

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

【世界肝炎日·关注肝健康】胖人才有脂肪肝？NO看看医生怎么说

7月28日是世界肝炎日。肝脏，医生们都说，像老黄牛一样，负重前行，承担了很多，却从来默默无闻。在这个肝脏的节日里，我们一起来关注下肝脏健康。说到肝脏问题，生活中最常提及的恐怕就是“脂肪肝”了。
明知顾问·2020-06-30 15:48

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·2020-06-30 14:50

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

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

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·2020-06-30 12:35

壹参健康：几种水果搞定初夏健康 健康养生吃起来

梨宜：梨有生津止渴、化痰清火、润肺去燥的功能，适宜肺热咳嗽、咽干喉痛、大便燥结、高血压以及肝炎、肝硬化患者。忌：梨性寒冷，脾胃虚寒、消化不良及产后血虚的人不宜食用。
壹参健康·2020-06-30 12:14

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·2020-06-30 10:27

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·2020-06-30 10:53

2018-07-22

此类药物可以改善各类肝炎所指的
聆听_efd1·2020-06-30 08:34

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·2020-06-30 06:42

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·2020-06-30 05:59

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·2020-06-30 04:20

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·2020-06-29 23:26

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·2020-06-29 23:30

总结

难点：预测模型必须学习
kikyou123·2020-06-29 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。
wutao02·2020-06-29 21:28

想透日常生活琐事 成为健康长寿达人

喝个不卫生滴饮料，吃点不清洁的零食，就是吃下细菌、吃下病毒，就会引起腹泻的感染病；吃个没烤熟的烧烤，就会引起肠道疾病，寄生虫病，肝炎，细菌性痢疾，急性胃肠炎，蛔虫病等；吃喽油腻、辛辣、造热食物，就容易发烧
定坤_b03b·2020-06-29 21:12

你爱吃醋吗？吃醋有讲究，区别竟然这么大！

它不但是调味佳品，对高血压、肝炎、皮肤病还有一定的预防作用。陈醋主要是用高粱酿制而成，酿好后至少要存放一年，因酿造时间长久所以香气浓郁，烹饪时加点陈醋可
爱馨惠生活·2020-06-29 19:14

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·2020-06-29 18:26

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·2020-06-29 17:15

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·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·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-·2020-06-29 16:15

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

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·2020-06-29 15:03

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·2020-06-29 15:44

干货 | 一教就会，如用何针灸治疗高血压

导读：王乐亭老先生的这本书有个很大的特点，就是他会把他多年的临床观察所得直接作为结论告诉读者，比如昨天的肝炎舌苔是左右一边有、一边没有，又比如今天的中风半身不遂患者左瘫能语右瘫不能等等（文中红字提示）。
医承有道·2020-06-29 14:58

【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·2020-06-29 14:25

伤肝的七种习惯你都了解吗

另外，酗酒还容易导致肝脏中毒，诱发肝炎。长期过量饮酒则容易导致肝硬化。每天饮用高浓度酒超过两杯（25毫升）
保健养生力·2020-06-29 13:45

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·2020-06-29 13:41
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