【摘 要】
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机器学习通过学习和构造算法来学习并预测数据,这类算法根据样本输入数据构建模型从而达到数据驱动的预测或决策,在计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等诸多领域都已有
【机 构】
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北京市东直门中学清华大学电子工程系;
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机器学习通过学习和构造算法来学习并预测数据,这类算法根据样本输入数据构建模型从而达到数据驱动的预测或决策,在计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等诸多领域都已有成功应用.本文介绍并使用典型的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost),解决商店销量预测和银行客户满意度分析2个具体问题,并通过国际公开的Kaggle数据集的第三方评价对算法性能进行评估分析.实验结果表明ANN和XGBoost分别在两个问题中有良好表现.
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