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ML之RF/kNN/LRC/SVMC/RFC/GBDTC：利用Pipeline(客戶年齡/職業/婚姻/教育/違約/年帳戶平均餘額、住房/我的貸款)預測客戶是否購買該銀行的產品二分類(評估、調優、推理)
2020-08-30 knn lrc svmc rfc gbdtc 利用 pipeline 客戶 年齡 職業 婚姻 教育 違約 帳戶 平均 餘額 住房 我的 貸款 預測 是否 購買 產品 二分 2分 評估 推理 設計模式
ML之RF：利用數據集(客戶年齡、職業、婚姻情況、教育水平、違約記錄、年帳戶平均餘額、住房貸款、我的貸款)實現預測客戶是否購買該銀行的產品二分類預測和推理
2020-08-30 利用 數據 客戶 年齡 職業 婚姻 情況 教育 水平 違約 記錄 帳戶 平均 餘額 住房 貸款 我的 實現 預測 是否 購買 產品 二分 2分 推理 職業生涯
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rm -rf * -bash: /bin/rm: 參數列表過長
2020-09-10 bash bin 參數 列表 過長 Microsoft Office
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