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作者：i阿极
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| 专栏案例：机器学习 |
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| 机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维 |
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| 机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测 |
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Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Se
当涉及到二元分类问题时，逻辑回归是一种常用的机器学习算法。它不仅简单而且有效，通常是入门机器学习领域的第一步。本文将介绍逻辑回归的基本概念、原理、应用场景和代码示例。 逻辑回归是一种用于解决二元分类问题的统计学习方法。尽管其名称中包含\\\"回归\\\"一词
1.1 Logistic回归的介绍 逻辑回归（ Logistic regression ，简称 LR ）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。 优点： 实现简单。Logistic回归的参数可以用极大似然
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前提： 随着业务快速发展、电信市场的竞争愈演愈烈。如何最大程度地挽留在网用户、吸取新客户，是电信企业最 关注的问题之一。 客户流失 会给企业带来一系列损失，故在发展用户每月增加的同时，如何挽留和争取更多 的用户，也是一项非常重要的工作。 能否利用大数
机器学习：基于逻辑回归和高斯贝叶斯对人口普查数据集的分类与预测 作者：i阿极 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍 📜📜📜如果有小伙伴需要数据
近几年来，各家商业银行陆续推出多种贷款业务，如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键 （ 点击文末“阅读原文”获取完整 数据 ）。 相关视频 在贷款违约预测的数据 （ 查看文末了解数据免费获取方式 ） 的基础上，探索是否能通过借贷
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络 P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给 P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷
摘 要 随着人们对于贷款的需求量不断增加以及我国债券市场和信贷市场违约事件频发，商业银行不良资产率与用户个人贷款违约风险成为了政府和银行业关心的核心问题，而对信用贷款违约风险进行有效评估和测度也成为了商业银行提高其经营管理水平的核心要务。 本小
