机器学习：数据驱动的决策.pptx
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机器学习：数据驱动的决策;目录;01;;;准确率、精确率、召回率、F1分数等，用于衡量模型在测试集上的表现。;线性回归与逻辑回归;02;缺失值处理;特征选择和降维技巧分享;;介绍具体的应用场景和数据集。;03;损失函数定义与分类;;超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，包括学习率、正则化参数、迭代次数等。;模型融合原理及分类;04;分类问题评估指标详解;回归问题评估指标介绍;聚类问题评估方法论述;结果可视化呈现方式探讨;05;基于机器学习算法，对借款人进行信用评分，预测违约概率，为金融机构提供决策支持。;药物研发与应用;;技术创新与融合;06;关键知识点总结回顾;前沿技术动态关注方向指引;经典书籍;下一讲预告及预备工作;THANKS
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