水土流失是一个严重的环境问题，它通过降低土地生产力和水供应而对世界粮食生产产生不利影响。 本研究使用修正的土壤流失方程（RUSLE）模型并纳入地理信息系统（GIS）框架中，估算了巴西最重要的农业地区巴西塞拉多的年土壤流失率及其空间分布。 为此，根据RUSLE模型因子的功能确定土壤侵蚀的年增长率：降雨侵蚀力（R），土壤易蚀性（K），地形（LS），作物管理（C）和支持性保护措施（P）。 所有因素均来自文献。 将它们处理并集成到GIS中，生成年度土壤流失率地图。 所采用的方法显示出可接受的精度，并且有可能确定最容易受到水蚀的区域。 整个塞拉多的平均土壤流失率估计为12.8 t•ha-1•yr-1。 塞拉多的大部分地区处于低土壤流失区，分别占总表面积的79.91％，而中，高和非常高分别为15.70％，3.74％和0.66％。 造林区平均估计的土壤流失率为52.1 t•ha-1•yr-1。 在半年生，多年生和一年生作物种植中分别为29.3 t•ha-1•yr-1，而在牧场中则为13.3 t•ha-1•yr-1。 除一年生作物外，所有农场和造林地区的平均土壤流失率从中等到高。 这些结果表明，为了确

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简单人工神经网络（ANN） 关于案例研究 在此业务案例研究中，我们预测了银行客户的流失率。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。从数百万的客户中，我们随机选择了1万个客户。 我们将使用客户的特征来确定他/她离开银行的可能性。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。 此外，我们将使用流行的Python库（例如Tensorflow，Keras）和机器学习技术（例如Adam Optimizer）来训练ANN模型并预测客户流失率。 数据：客户数据存储在： 论文：ANN案例研究论文： 研究论文 代码：Artificial_Neural_Network_Case_Study.py SAMPLE_OUTPUT = ANN_Case_Study_Sample_Output_1.png SAMPLE_OUTPUT = ANN_C

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客户生存与流失预测 客户流失率是评估不断增长的业务的最重要指标之一。 虽然这不是最幸福的衡量标准，但它可以使您的公司了解保留客户的事实。 Heroku应用程序My Heroku应用程序： : 生存分析 生存分析是统计的一个分支，用于分析直到一个或多个事件（例如生物体死亡和机械系统故障）发生之前的预期持续时间。 Kaplan-Meier曲线（我的博客） 脚步 步骤1 问题定义 关键的挑战是预测单个客户是否会流失。 第2步 数据采集 用于此分类问题的数据集来自Kaggle，并来自IBM示例数据集集合（ ）。 第三步 探索性数据分析 收集数据后，将执行几个步骤来探索数据。 此步骤的目标是了解数据结构，进行初始预处理，清理数据，识别数据中的模式和不一致之处（例如，偏度，离群值，缺失值），并建立和验证假设。 第4步 特征工程 在特征工程中，从现有特征生成新特征，并在将所有特征转换