首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

KNN算法在保险业精准营销中的应用

KNN的优点就是简单直观,无需拟合参数,在样本本身区分度较高的时候效果会很不错;但缺点是当样本量大的时候,找出K个最邻近点的计算代价会很大,会导致算法很慢,此外KNN的可解释性较差。...三、实战案例 1、KNN在保险业中挖掘潜在用户的应用 这里应用ISLR包里的Caravan数据集,先大致浏览一下: > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame'...这里直接用scale()函数将各连续型变量进行正态标准化,即转化为服从均值为0,标准差为1的正态分布。...作为保险销售人员,只需要关心在模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险,这是精准营销的精确度(Precision);因此,在这样的业务背景中,应该着重分析模型的Precesion,而不是Accuracy...以上试验都充分表明,通过机器学习算法进行精准营销的精确度比随机猜测的效果要强好几倍! 2、KNN回归 在R中,KNN分类函数是knn(),KNN回归函数是knnreg()。

1.4K60

无需训练,kNN-CLIP 在图像分割中的应用 !

作者的免训练方法,kNN-CLIP,利用实例嵌入数据库,使得开放词汇分割方法可以在给定领域的单次数据传递中不断扩展其词汇量,同时只存储嵌入,大大降低计算和内存成本。...无需训练的持续词汇扩展:作者引入了一种新技术,kNN-CLIP,它可以在不进行额外训练的情况下,持续扩展图像分割模型的词汇量。...作者的研究扩展了对于kNN-CLIP在无需训练的连续词汇扩展影响的研究,应用到语义分割上,测试其在密集预测任务中的有效性。...作者研究了不同超参数设置对性能的影响,重点关注两个关键参数:置信度阈值和检索到的置信度加权。置信度阈值的选择主要受kNN检索模块在不同数据集上的准确度影响。作者的实验是在A-847数据集上进行的。...通过将额外的特征提取器DINOv2集成到现有架构中,作者注意到如表8所示,在推理速度上有所妥协。此外,由于作者使用了暴力搜索,kNN搜索模块导致了更慢的推理时间。

18510
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ABC成本法在企业物流成本核算和管理中的应用

    第二, 在现代的生产特点下,传统物流成本计算法提供的物流成本住处失真,不利于进行科学的物流控制。...(3)传统会计方法不能对物流和供应链改造工程活动进行物流成本核算。 总之,对传统会计需要做若干修正以便跟踪物流成本。物流在供应链中的流动过程是价值增值与成本增加相结合的过程。...因此,应用作业成本法核算企业物流并进而进行管理可分为如下四个步骤: (1) 界定企业物流系统中涉及的各个作业。...资源的界定是在作业界定的基础上进行的,每项作业必涉及相关的资源,与作业无关的资源应从物流核算中剔除。 (3) 确认资源动因,将资源分配到作业。作业决定着资源的耗用量,这种关系称作资源动因。...我国入世后,汽车价格面临压力,希望通过物流成本的核算发掘成本下降的潜力。由于在原有的会计体系中,无法直接得到物流成本,因此我们采用ABC作业成本进行了核算。 表2 确定作业 ?

    1.8K60

    代理IP在电商数据爬取中的成本效益分析

    本文将探讨代理IP在电商数据爬取中的成本效益,并提供一个包含代理信息的实现代码过程。...在电商数据爬取中,代理IP的使用可以:避免IP被封禁:频繁的请求可能会触发网站的反爬虫机制,使用代理IP可以减少这种风险。提高数据采集效率:通过多个代理IP并行爬取,可以显著提高数据采集的速度。...成本效益分析成本代理服务费用:高质量的代理服务通常需要付费,价格根据代理的类型(如共享代理、独享代理)、速度、可靠性等因素而异。技术投入:实现代理IP爬取需要一定的技术投入,包括开发和维护爬虫程序。...主函数:main函数中调用上述两个函数,并打印或保存结果。结论代理IP在电商数据爬取中提供了一种有效的解决方案,以应对IP限制和提高数据采集效率。...尽管存在一定的成本,但考虑到数据的商业价值和潜在的竞争优势,这种投资通常是值得的。企业在实施时应仔细评估成本效益,并确保遵守相关法律法规。

    11110

    KPaaS洞察|物料编码混乱在企业成本核算中的体现

    许多企业在快速发展过程中,由于缺乏统一的主数据管理机制,往往面临物料编码冗余、标准不统一、更新不及时等问题,从而导致成本核算误差、资源浪费以及决策失误。物料编码混乱有哪些典型表现?1....例如,同一种原材料在不同系统中可能出现不同价格,导致实际成本无法被精确统计。这种混乱现象还可能让供应商议价环节复杂化,增加采购难度。2. 库存成本增加重复的物料编码会导致企业对库存的误判。...这不仅影响产品定价策略,还可能导致利润率分析的偏差。4. 财务报表失真在财务核算中,物料编码的混乱可能导致数据重复计入或遗漏,造成成本科目核算错误。...通过一个统一的主数据管理平台,企业可以对物料编码进行集中管理,并将统一的数据分发至各个业务系统。...在实际操作中,主数据管理平台提供了两种灵活的主数据管理解决方案:第一种解决方案:以企业现有的某个系统为主数据,在主数据管理平台中设计物料编码单据,并统一维护与分发。

    12621

    代理IP在电商数据爬取中的成本效益分析

    本文将探讨代理IP在电商数据爬取中的成本效益,并提供一个包含代理信息的实现代码过程。...在电商数据爬取中,代理IP的使用可以: 避免IP被封禁:频繁的请求可能会触发网站的反爬虫机制,使用代理IP可以减少这种风险。 提高数据采集效率:通过多个代理IP并行爬取,可以显著提高数据采集的速度。...成本效益分析 成本 代理服务费用:高质量的代理服务通常需要付费,价格根据代理的类型(如共享代理、独享代理)、速度、可靠性等因素而异。...主函数:main函数中调用上述两个函数,并打印或保存结果。 结论 代理IP在电商数据爬取中提供了一种有效的解决方案,以应对IP限制和提高数据采集效率。...尽管存在一定的成本,但考虑到数据的商业价值和潜在的竞争优势,这种投资通常是值得的。企业在实施时应仔细评估成本效益,并确保遵守相关法律法规。

    5710

    在 golang 中是如何对 epoll 进行封装的?

    在协程没有流行以前,传统的网络编程中,同步阻塞是性能低下的代名词,一次切换就得是 3 us 左右的 CPU 开销。...... } 在这个示例服务程序中,先是使用 net.Listen 来监听了本地的 9008 这个端口。然后调用 Accept 进行接收连接处理。...如果接收到了连接请求,通过go process 来启动一个协程进行处理。在连接的处理中我展示了读写操作(Read 和 Write)。...因为每一次同步的 Accept、Read、Write 都会导致你当前的线程被阻塞掉,会浪费大量的 CPU 进行线程上下文的切换。 但是在 golang 中这样的代码运行性能却是非常的不错,为啥呢?...在 netpollready 中,将对应的协程推入可运行队列等待调度执行。

    3.8K30

    在VMware中如何进行虚拟机的克隆

    本文以之前安装过的master虚拟机为例进行克隆,具体教程如下。...4、这一步选择克隆源,选择第一项“虚拟机中的当前状态(C)”,如下图所示,然后选择“下一步”。 ? 5、弹出“克隆类型”的界面,如下图所示。这里选择“创建完整克隆(F)”,尔后选择“下一步”。...6、之后为克隆的虚拟机进行命名和指定安装位置。这里将该克隆机命名为slave1,位置放在主克隆机的同一目录下,如下图所示。设置好之后,点击“完成”按钮即可。 ?...9、尔后在VMware主页下面可以看到克隆好的虚拟机slave1,如下图所示。 ? 10、按照同样的克隆方法,我们可以很快的克隆出更多的虚拟机,这里小编还克隆了虚拟机slave2,如下图所示。...在VMware中进行虚拟机的克隆步骤很简单,很容易掌握,掌握了虚拟机克隆,在后期部署集群的时候,便可以提高效率。

    1.7K40

    在 S7-1500 CPU模块中,S7 路由的最大可用连接数量是多少?

    对于S7-1500 CPU模块,可以建立的S7 路由的最大可用连接数量与接口类型和配置无关。 描述 下表中关于S7-1500 CPU模块的数据基于V1.8固件。...1517-3 PN/DP / CPU 1517F-3 PN/DP 3201) 642) CPU 1518-4 PN/DP / CPU 1518F-4 PN/DP 3841) 642) 1) 通过CPU内置的集成口和所连接的...补充知识: S7-1500 S7 单边通信 描述 S7 协议是 SIEMENS S7 系列产品之间通讯使用的标准协议,其优点是通信双方无论是在同一 MPI 总线上、同一 PROFIBUS 总线上或同一工业以太网中...,都可通过 S7 协议建立通信连接,使用相同的编程方式进行数据交换而与使用何种总线或网络无关。...S7 通信分为按组态方式可分为单边通信和双边通信,单边通信通常应用于以下情况: 通信伙伴无法组态 S7 连接 通信伙伴不允许停机 不希望在通讯伙伴侧增加通信组态和程序

    4.2K40

    在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

    网络可被视为由两部分组成:编码器功能“h = f(x)”和产生重建“r = g(h)”的解码器。 ? 好的,知道你在想什么!只是另一篇没有正确解释的帖子?没有!那不是将如何进行的。...这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器,通过编码器传递输入数据,该编码器对输入进行压缩表示。...通常,编码器和解码器将使用神经网络构建,然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么? ? 自动编码器的一般结构,通过内部表示或代码“h”将输入x映射到输出(称为重建)“r”。...现在对于那些对编码维度(encoding_dim)有点混淆的人,将其视为输入和输出之间的中间维度,可根据需要进行操作,但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...由于要比较输入和输出图像中的像素值,因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。

    3.5K20

    【机器学习】在【Pycharm】中的应用:【线性回归模型】进行【房价预测】

    在这篇文章中,我们将详细介绍如何使用Pycharm这个集成开发环境(IDE)来进行线性回归建模。...无论你是数据科学新手还是有经验的程序员,希望通过本文,你能掌握使用Pycharm进行机器学习项目的基本方法和步骤。 2. 环境设置 在开始之前,确保你已经安装了Pycharm以及必要的Python库。...你可以为你的项目选择一个合适的名称和存储位置。 在创建项目的过程中,Pycharm会提示你选择Python解释器。通常情况下,选择系统默认的Python解释器即可。...2.2 安装必要的库 在Pycharm中安装库非常方便。你可以通过Pycharm的Terminal终端直接使用pip命令进行安装,也可以通过Pycharm的图形界面安装库。...结果可视化:通过散点图和残差图直观展示模型的预测效果和误差分布。 通过遵循这些注意事项,你可以确保在Pycharm中顺利构建和应用线性回归模型进行房价预测。

    25010

    LowMEP:一种低成本MEC服务器在5G中的部署方法

    RAN部署在同一位置,这样MEC服务器就可以在服务请求区域的位置立即进行处理,如下图所示。...在LowMEP算法中,R-m代表一组RAN的集合,该集合中的RAN不与任何M集合中的MEC服务器相关联。...当在RAN的集合Rm中聚集出一个聚类时,集合中工作量最大的RAN被设置成聚类开始的点,然后以最接近起始点的顺序搜索集合中的RAN,满足两个约束(D,W)的RAN将会包含在聚类中。...在重复对每一次剩余的尚未连接的RAN进行相同操作后,返回MEC服务器的位置(xM),关联向量(y)。...对电信运营商来说,在设置支持URLLC的条件下,找到具有成本效益的MEC服务器位置非常重要。Lee等人提出的LowMEP实用算法,为当前MEC服务器部署的经济问题提出了一个良好的解决方案。

    1.1K10

    在Linux中对文件的编码及对文件进行编码转换操作

    Windows中默认的文件格式是GBK(gb2312),而Linux一般都是UTF-8。下面介绍一下,在Linux中如何查看文件的编码及如何进行对文件进行编码转换。...一,查看文件编码: 在Linux中查看文件编码可以通过以下几种方式: 1)、在Vim中可以直接查看文件编码 :set fileencoding 即可显示文件编码格式,很香的命令。...在Linux中专门提供了一种工具convmv进行文件名编码的转换,可以将文件名从GBK转换成UTF-8编码,或者从UTF-8转换到GBK。...默认是根据你的locale选择.用户手册上建议只在 .vimrc 中改变它的值,事实上似乎也只有在.vimrc 中改变它的值才有意义。...注意,完成这一步动作需要调用外部的 iconv.dll(注2),你需要保证这个文件存在于 $VIMRUNTIME 或者其他列在 PATH 环境变量中的目录里。

    9.6K41

    深度学习中的动手实践:在CIFAR-10上进行图像分类

    该代码中唯一的特定于Neptune的部分是logging。如果你想在另一个基础设施上运行它,只需更改几行。 架构和块(在Keras中) 将深度学习与经典机器学习区别开来的是它的组合架构。...你甚至可以查看错误分类的图片。然而,这个线性模型主要是在图像上寻找颜色和它们的位置。 Neptune通道仪表盘中显示的错误分类的图像 整体得分并不令人印象深刻。...我在训练集上的准确率达到了41%,更重要的是,37%的准确率在验证上。请注意,10%是进行随机猜测的基线。 多层感知器 老式的神经网络由几个密集的层组成。在层之间,我们需要使用一个激活函数。...任何时候,你的训练分数都会以验证分数的成本上升,然后你的网络就会变得不过度拟合。 我们可以在验证集上获得大约45%的准确率,这是对逻辑回归的改进。不过,我们可以做得更好。...在进行每个MaxPool操作之前,你要有1-3个卷积层。 添加一个密集层可能会有所帮助。 在密集层之间,你可以使用Dropout,以减少过度拟合(例如,如果你发现训练的准确性高于验证的准确性)。

    1.4K60
    领券