文章目录第一问第二问1、A评级客户流失率相对误差2、B评级客户流失率相对误差3、C评级客户流失率相对误差4、金额图5、利率图6、模拟A等级曲线7、模拟B等级曲线8、模拟C等级曲线09、信誉评级A客户流失率实际值与预测曲线10、信誉评级B客户流失率实际值与预测曲线11、信誉评级C客户流失率实际值与预测曲线12、求最优解13、神经网络一些图片第一问第二问1、A评级客户流失率相对误差clear;X=[0.0425 0.0465 0.0505 0.0545 0.0585 0.0625 0.0665 0.0705 0.0745 0.0785 0.0825 0.0865 0.0905 0.0945 0.0

决策树(DecisionTree)是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。在深入研究代码之前，我们先要了解支撑决策树的数学概念:熵和信息增益熵:杂质的量度熵作为度量来量化数据集中的杂质或无序。特别是对于决策树，熵有助于衡量与一组标签相关的不确定性。数学上，数据集S的熵用以下公式计算:Entropy(S)=-p_pos*log2(p_pos)-p_neg*log2(p_neg)P_pos表示数据集中正标签的比例，P_neg表示数

编者按：2020年，微软亚洲研究院开源了金融AI通用技术平台Qlib。Qlib以金融AI研究者和金融行业IT从业者为用户，针对金融场景研发了一个适应人工智能算法的高性能基础设施和数据、模型管理平台。一经开源，Qlib便掀起了一阵热潮，相关开源项目在GitHub上已收获了11.4k颗星。作为一个通用技术平台，Qlib不仅大大降低了行业从业者使用AI算法的技术门槛，还为金融AI研究者提供了一个相对完整的研究框架，让他们可以基于专业知识探索更广泛的金融AI场景。微软亚洲研究院对Qlib的研究并未止步于此，经过两年多的深入探索，Qlib迎来了重大更新，在原有的AI量化金融框架基础上，又引入了基于强化学

决策树（DecisionTree）是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。在深入研究代码之前，我们先要了解支撑决策树的数学概念:熵和信息增益熵:杂质的量度熵作为度量来量化数据集中的杂质或无序。特别是对于决策树，熵有助于衡量与一组标签相关的不确定性。数学上，数据集S的熵用以下公式计算:Entropy(S)=-p_pos*log2(p_pos)-p_neg*log2(p_neg)P_pos表示数据集中正标签的比例，P_neg表示数

鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为IrisDataSet，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为：IrisSetosa，IrisVersicolour，IrisVirginica。对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文将使用决策树、线性回归、SVM等多种算法来完成这一任务，并对不同方法进行比较。01、使用Logistic实现鸢尾花分类在前面介绍过Logistic用于二分类任务，对其进行扩展也用于多分类任务。下面将使用sklearn库完成一

鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为IrisDataSet，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为：IrisSetosa，IrisVersicolour，IrisVirginica。对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文将使用决策树、线性回归、SVM等多种算法来完成这一任务，并对不同方法进行比较。01、使用Logistic实现鸢尾花分类在前面介绍过Logistic用于二分类任务，对其进行扩展也用于多分类任务。下面将使用sklearn库完成一

麻将胡牌算法（遍历+剪枝）简介麻将胡牌算法及代码1.方法引入2.类型定义2.1牌定义2.2牌特征定义3.计算胡牌3.1检测十三幺牌型3.2检测七小对牌型3.3检测普通牌型胡牌3.3.1检测所有可能的胡牌3.3.2检测可能的胡牌是否为真的胡牌检测牌型能否为胡牌（核心）（1）查找可能的将牌（2）检测是否能每三张牌进行拆解（重点）（3）查找当前牌在手牌中可能的拆解牌型（重点）完整代码效果展示总结简介这个算法采用以遍历为基础的方法对胡牌进行搜索，并加入了一定的剪枝策略。没有对算法复杂度和运行时间进行测试，但整体运行速度基本可观，基本剪去了大部分无用的搜索。这个算法是部署在我的个人网站上的，有兴趣的童鞋

作者：禅与计算机程序设计艺术在现代社会，随着大数据、云计算、人工智能等新技术的发展，人们越来越重视决策效率与准确性。越来越多的人开始从事智能决策领域，通过数据分析预测未来的趋势，并根据此做出正确的决策。由于智能决策的本质就是进行一系列的决策规则的集合，因此其涉及到高级的计算机科学、数学、统计学等学科知识。如今，很多公司都已经开始从事智能决策系统的研发。他们通过收集海量的数据、运用机器学习技术进行分析、开发智能的决策模型，将决策结果输出给用户，最终提升工作效率、降低人力成本、提升客户满意度。其中一些公司还会提供商业化服务，比如，提供智能决策支持工具，帮助企业管理流程、优化生产力、改善业务策略，甚

毫无疑问，中国制造业在时代背景与国家政策的双重驱动下，正加速向数智化转型，而以数据驱动的智能决策也正成为制造业资源优化配置的“利器”，通过端到端的数据深度感知与决策优化，显然能够将工业和制造业的数据价值发挥到最大化。确实如此，在Gartner对制造业运营数字化调查中，到2025年，70%在关键财务指标上优于竞争对手的上市公司也将以数据和分析为中心。同时IDC也预计，到2025年，超过60%的中国企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和模式识别相结合，做智能预测与决策，以增强整个企业的远见卓识，并使员工的工作效率和生产力提高25%。从这个角度来说，智能决策已成为智能制造的“大脑”，智能

 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述MDP（MarkovDecisionProcess）是一种用于建模决策问题的数学框架，而机器人网格是一种常见的环境模型，用于描述机器人在离散的网格世界中移动和执行动作的问题。在机器人网格中，通常将环境表示为一个二维网格，每个网格单元可以是机器人可以到达的位置。机器人可以根据当前所处的网格位置和执行的动作来决定下一步的移动方向。常见的动作包括向上、向下、向左、向右等。