前言 简单来说机器学习的核心步骤在于“获取学习数据；选择机器算法；定型模型；评估模型，预测模型结果”，下面本人就以判断日报内容是否合格为例为大家简单的阐述一下C#的机器学习。 第一步：问题分析 根据需求可以得出我们的模型是以日报的内容做为学习的特征确定的，然后通过模型判断将该目标对象预测为是否符合标准（合格与不合格），简单来说就是一种分类场景（此场景结果属于二元分类，不是A就是B），那么也就确定了核心算法为分类算法当然还有其它的分类算法有兴趣的可以自己去了解一下在这里就不多做说明了。 第二步：环境准备 其他的代码编译运行的环境并没有太多要求，你只需要引用C#机器学习的NuGet 包，名为M

人工智能_项目实践_贷款违约预测_基于随机森林算法的贷款违约预测模型研究 如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险，计算借款人的违约概率，是现代金融机构信用风险管理的基础和重要环节。本文主要研究借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的历史贷款数据进行统计分析，并使用随机森林算法建立贷款违约预测模型。实验结果表型，随机森林算法在预测性能上超过了决策树和逻辑回归分类算法。此外通过使用随机森林算法对特征进行重要性排序，可以得到对最终是否违约影响较大的特征，从而能够更有效的进行金融领域的借贷风险判断。

为准确预测巷道围岩稳定性类别,提出了基于网格搜索法(GSM)优化支持向量机(SVM)的巷道围岩稳定性预测模型。选取22组巷道围岩数据作为学习样本,以水平地应力与巷道夹角、顶板岩性、水的影响和巷道断面积4个指标作为模型输入,巷道围岩稳定程度作为模型输出,同时为增强模型的泛化性能和预测精度,采用改进的网格搜索方法优化支持向量机参数,最终构建基于GSM-SVM的巷道围岩稳定性预测模型。然后运用该模型对8组巷道围岩数据进行预测,并同BP神经网络模型的结果进行对比。结果表明,GSM-SVM模型的预测结果与实际结果吻合,正确率达98%,具有比BP神经网络模型更高的精度。

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紧急疏散的人群分布预测模型，刘梦婷，郑小平，疏散人群的分布具有随机性、不确定性和相关性的特征，而疏散人群的分布预测是路网疏散决策的基础。论文基于人群流动规律、疏散路

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

预测部分采用时间序列数据的形式，在几年的电力需求和火车和测试模型，能够预测未来的电力需求。这是通过两种不同的方式实现的，以展示如何在 SPSS 这样的拖放平台中实现它，以及如何在 Jupyter notebook 中编写代码(python)。首先是一个 SPSS 流，训练一个神经网络模型。第二个是一个 Jupyter notebook，它可以训练 XGBoost Regressor 模型。 决策优化部分主要研究机组组合问题的3种不同的数学公式，并利用 IBM 的数据科学经验(DSX)局部决策优化(DO)方法对这3种公式进行了求解和比较。 项目的决策优化资产产生一个可配置的框架，以求解机组组合的迭代不同公式的问题的多个实例。收集和处理来自不同情景的优化结果，以便可视化准确的业务建议，以及通过事后

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