健康保险交叉销售 EDA 和机器学习建模 这是一本关于健康保险客户交叉销售车辆保险产品并使用机器学习预测客户是否对车辆保险感兴趣的探索性数据分析笔记本 背景资料： 向客户提供健康保险的保险公司，通常他们通过不同类型的营销渠道向客户提供其他保险产品。在这种情况下，我们将建立一个模型来预测过去一年的保单持有人（客户）是否也会对公司提供的车辆保险感兴趣。 问题陈述： 未优化客户联系流程，许多保险工作者花费大量时间与潜在客户会面，却不知道该客户购买保险产品的可能性 业务目标： 建立一个模型来预测客户是否会对车辆保险感兴趣，这对公司非常有帮助，因为它可以相应地规划其沟通策略以接触这些客户并优化其业务模型和收入 业务问题： 车龄如何决定车险广告反应 如何吸引不同世代的顾客 使健康保险客户对车辆保险不感兴趣的主要因素是什么 这个交叉销售案例的最佳机器学习建模是什么 工作流程： 数据清洗 重新分类数据 分级 探索性数据分析以回答业务问题 机器学习过程的特征工程和选择 编码所有分类特征 检查因变量和独立变量之间的相关性 特征选择 建筑模型 ： 将数据拆分为训练和测试 由于数据不平衡，将SMOT

采用神经网络和遗传算法, 对温室栽培番茄生长过程中主要器官——茎的生长过程进行了建模. 温室番茄
的生长过程具有控制变量多、生长过程复杂等特点. 采用基于径向基函数(RBF) 神经网络的辨识方法建立了温室栽
培番茄生长的模型, 以温室中番茄的实测数据为训练和预测样本, 采用遗传算法进行训练. 仿真结果表明, 该方法较
其他方法更适合于温室番茄生长过程的建模.

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针对传统无刷直流电机(BLDCM)控制系统方波驱动转矩脉冲大等缺点，采用了基于电压空问矢量脉宽调制(SVPWM)控制方法的正弦波驱动永磁无刷直流电机控制系统，建立了两级三相无刷直流电机的数学模型，利用Matlab／Simulink中的电力系统仿真工具箱SimPow- erSystems建立了SVPWM控制下的无刷直流电机转速、电流双闭环控制系统的仿真模型。仿真结果表明，电压空问矢量控制下的无刷直流电机控制系统具有较好的静、动态特性，同时该仿真结果也验证了SVPWM控制无刷直流电机的有效性和仿真模型的正确性

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运用ADAMS／CAR软件建立了某皮卡车双横臂独立悬架模型，在理论验证的基础上揭示了该悬架的运动规律。实验结果证明：将下控制臂与车架前安装点下调20 mm，可使悬架的抗点／抬头性能、悬架刚度和侧倾角刚度得到明显改善。

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