1 神经网络概述1.1 打开深度学习的大门人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），通常简称为神经网络，是深度学习的基础，它是受到人类大脑结构启发而诞生的一种算法。神经学家们发现，人类大脑主要由称为神经元的神经细胞组成，通过名为轴突的纤维束与其他神经元连接在一起。每当神经元从其他的神经元接受到信号，神经元便会受到刺激，此时纤维束会将信号从一个神经元传递到另一个神经

转载自：如何解决机器学习中数据不平衡问题作者：BYR_jiandong主页：https://blog.csdn.net/lujiandong1这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中，

参考：《时间序列分析—基于R王燕 编著》一、时间序列分析时间序列分析就是对时间序列进行观察、研究，寻找它变化发展的规律，预测它将来的走势。二、时间序列的预处理对于一组观察值序列，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列采用不同的分析方法。自协方差函数γ(t,s)=E[(Xt−μt)(Xs−μs)]\gamma \left( t,s \right

在营销阶段，非常重要的一个模型就是营销响应模型，它是营销阶段结合数据挖掘技术最典型的模型之一，通过挖掘用户的基本信息、历史行为信息来预测用户在未来一段时间内是否会响应的概率，以此采取不同的营销策略，实现精准营销。总的来说，基于用户历史数据构建营销响应模型，并将其应用在精准营销中具有很强的实用性和灵活性，这为产品的营销寻找了更多的响应客户，且不断提高经济效益。对于信贷领域，产品、营销、风控是最重要的

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转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方特征工程调参模型融合之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking方法给弄懂了。(本文重点讲解Stacking,Bagging和Boosting有很多权威的好教程，所以不详

之前写的一些代码# 忽略警告import warningswarnings.filterwarnings('ignore')import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显

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