本文阐发了台湾某银行客户的守约收入情景，提出了基于数据开掘本领的料想客户守约大概性。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
2023/4/26 23:56:21
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狭义自回归神经收集MATLAB料想代码（含原始数据，详尽评释，下场阐发）更替数据既能够适用于其余料想，可操作性强
2023/4/22 9:43:37
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本资源搜罗了凑集到的”多元线性回归“算法的介绍文档、Java实现以及Excel多元线性回归阐发成果的使用方式。
并基于对于立份数据，分别用来源于收集的2种Java代码、Excel举行了盘算，并对于3者的盘算下场举行了比力，以验证算法的准确性，阻滞本资源能让有需要的朋友少走一些弯路
并基于对于立份数据，分别用来源于收集的2种Java代码、Excel举行了盘算，并对于3者的盘算下场举行了比力，以验证算法的准确性，阻滞本资源能让有需要的朋友少走一些弯路
2023/4/17 16:49:41
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R语言回归方式以及机械学习方式的教学，课件是pdf方式R代码-机械学习方式搜罗遴选树、随机森林、svm、神经收集、boosting、bagging以及种种回归方式其中搜罗一些数据及例子以供参考。
2023/4/12 18:57:51
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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