贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score

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项目名称:Bank Account Management System 银行账户管理系统 简称BAM 项目描述:这是一个基于C/S结构的银行账户在线管理系统,用户可以通过ATM终端界面来操作自己的银行账户. 项目实施方式:这是一个同步练习,随着CoreJava课程的深入,这个项目将趋于完整,学员的任务是随着知识点的深入,完成每一个进阶的项目要求.

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医院期望在日常运营管理过程中降低能源消耗、提升能源管理水平、加强用能安全，进而改善医院医疗环境、 节约能源费 用支出、增加医院利润增长。