基本信息
源码名称：机器学习简介.ipynb
源码大小：8.54M
文件格式：.ipynb
开发语言：Python
更新时间：2021-01-16
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   源码介绍


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
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