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  1. 开源团购系统网站源码 团购程序免费团购，团购源码，团购系统，团购网站，团购程序

  2. 最新2010-11-20日发上来的，开源团购源码 ，团购网站源码，是商业版的，有安装说明，功能是目前团购网站程序最齐全 的，官方网站 www.cmstuan.com 开源团购后台功能相关说明与升级历史 1、用户界面：支持前台无刷新选择新界面； 2、系统扩展：完美整合UCenter插件，可与其他系统同步注册登录、统一头像； 3、系统扩展：集成GoogleMap，可后台设置、标记商家所在区域； 4、邮件验证：支持验证Email真实性后才可以登录等（后台系统定义中设置）； 5、邮件通知：支持团购成功

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2010-11-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：siyuanmei

  1. 开源团购系统网站源码

  2. 最新2010-11-20日发上来的，开源团购源码 ，团购网站源码，是商业版的，有安装说明，功能是目前团购网站程序最齐全 的 开源团购后台功能相关说明与升级历史 1、用户界面：支持前台无刷新选择新界面； 2、系统扩展：完美整合UCenter插件，可与其他系统同步注册登录、统一头像； 3、系统扩展：集成GoogleMap，可后台设置、标记商家所在区域； 4、邮件验证：支持验证Email真实性后才可以登录等（后台系统定义中设置）； 5、邮件通知：支持团购成功时自动Email通知等； 6、邮件通知：支

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2012-10-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：mengmeng_boy

  1. 开源团购源码 v2.0.rar

  2. 1、用户界面：支持前台无刷新选择新界面； 2、系统扩展：完美整合UCenter插件，可与其他系统同步注册登录、统一头像； 3、系统扩展：集成GoogleMap，可后台设置、标记商家所在区域； 4、邮件验证：支持验证Email真实性后才可以登录等（后台系统定义中设置）； 5、邮件通知：支持团购成功时自动Email通知等； 6、邮件通知：支持用户Email订阅、登录取消订阅等； 7、推广营销：支持用户前台获取推荐连接，并邀请好友购买、返现； 8、支付接口：默认集成支付宝和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_39840650

  1. Term_DepositSubscription_Project-源码

  2. Term_DepositSubscr iption_Project 项目描述 银行业是一种个性化的，面向服务的行业，可以根据客户的需求提供服务。 在我们的项目中，我们专注于特定的银行服务-定期存款。葡萄牙银行使用“电话营销”进行了营销活动。 需要与客户联系，以访问是否要订购或不订购银行定期存款。 为了使即将到来的营销活动更加有效，葡萄牙银行希望确定哪种类型的客户更有可能进行定期存款，并将营销工作重点放在这些客户上，这不仅使银行能够更有效地获得存款，还可以提高客户满意度通过减少非潜在客户的不良广告

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：500736
    • 提供者：weixin_42151036

  1. Application-of-Neural-Network-on-Bank-Marketing-Data:课程中的团队项目优化算法-源码

  2. 神经网络在银行营销数据中的应用 课程中的团队项目优化算法 数据集来自： : 代码中没有使用高级包装，神经网络是从地面构建的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42153793

  1. Project_BankMarketing-源码

  2. 项目-银行营销 :bank: :money_bag:关于该项目 通过良好的探索性数据分析和机器学习模型，该项目旨在通过确定影响成功率的主要特征来提高活动效率，从而帮助更好地管理可用资源（例如，人力，电话，时间） 。因此，该项目旨在回答以下业务问题： 银行目前的认购率是多少？ 该模型在分类客户订阅方面的表现如何？ 哪些客户更愿意订阅该产品？ 建议为下一个活动投入生产哪种型号？ 。 该数据集可从。 :chart_increasing:内容 图书馆 数据集 数据集分析 特征分析 数据分析 机器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42100971

  1. 14.Building_Models:基于电话营销的银行营销数据集建立预测和响应模型-源码

  2. 14.建筑模型 基于电话营销的银行营销数据集建立预测和响应模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_42127835

  1. prettyglm-源码

  2. 漂亮的 使用广义线性模型的主要优点之一是它们的可解释性。 prettyglm的目标是提供一组函数，这些函数可以轻松创建漂亮的系数摘要，并可以轻松地共享和解释。 安装 您可以使用以下命令从安装开发版本： # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " jared-fowler/prettyglm " ) 一个简单的例子 为了探索prettyglm的功能，我们将使用来自的数据集，其中包含有关葡萄牙银行营销活动结果的信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：461824
    • 提供者：weixin_42140625

  1. Bank-Marketing-源码

  2. 银行营销项目 该文件夹包含一个项目的工作，该项目优化了银行营销活动，以最大程度地提高其盈利能力。 利用从Portruguese银行机构收集的调查数据，我建立了一个机器学习模型。 该模型的目标是根据调查中提出的问题来预测客户订阅的可能性。 建立模型后，我将其阈值设为可盈利性，因此只有那些被认为有可能按照最佳阈值订阅的客户才被认为值得致电。 目录 文件： 笔记本：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：838656
    • 提供者：weixin_42116681

  1. kesci数据分类练习赛：提供银行精准营销解决方案(附源码)-附件资源

  2. kesci数据分类练习赛：提供银行精准营销解决方案(附源码)-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. kesci数据分类练习赛：提供银行精准营销解决方案(附源码)-附件资源

  2. kesci数据分类练习赛：提供银行精准营销解决方案(附源码)-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 银行营销-源码

  2. 银行营销 数据源 链接到数据集： : 背景与目标 该数据与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话）有关。 分类的目的是预测客户是否将认购定期存款（变量y）。 过程 数据预处理 建模与特征选择 结论 在训练了数据并在几种模型上进行了测试之后，我们可以得出结论，将特征选择与Lasso结合使用进行Logistic回归是预测客户是否将订购定期存款的最佳模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42112658

  1. 银行营销-源码

  2. 银行营销

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131367

  1. 机械化学习-源码

  2. 运作机器学习 在这个项目中，我们将使用葡萄牙银行机构的银行营销数据集。 主要任务是分类，我们必须预测客户是否将订阅定期存款。 数据集包含20个要素和32,950行。 数据集的链接为我们正在使用Azure配置基于云的机器学习生产模型，对其进行部署和使用。 然后，我们创建，发布和使用管道。 在此项目中，我们执行以下步骤： 自动化ML实验 部署最佳模型 启用记录 Swagger文档 消耗模型端点 创建和发布管道 建筑图 首先，我们必须选择并上传银行营销数据集。 然后配置一个新的计算集群，我们使用1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42175035

  1. 人工智能分类问题：使用人工智能对银行营销成功进行分类-源码

  2. 人工智能分类问题：使用人工智能对银行营销成功进行分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42122838

  1. 银行营销分析-源码

  2. 银行营销分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42116650

  1. 银行营销分类-：银行营销客户分类-源码

  2. 银行营销客户分类的神经网络算法片段 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline import warnings warnings . filterwarnings ( 'ignore' ) df = pd . read_csv ( 'bank-additional-full.csv' , sep = ";"

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42097557

  1. 分类：梅蒂斯项目3-源码

  2. 预测定期存款注册 我使用了几种机器学习算法，以使用UCI的银行营销数据集来预测定期存款注册。 预测谁会签约的目的是通过更加关注可能签约的潜在客户，同时减少与那些不太可能创建帐户的客户联系所花费的时间，从而整体提高电话营销活动的效率。 在可以找到我的建模，模型选择和数据解释过程的摘要。 SQL，探索，数据清理： 我首先创建了一个postgresql数据库，以完成一些初步的数据探索，例如看一下电话销售活动期间进一步的联系不再产生任何定期存款签约以及哪些职业签约数量最多的点。 我检查了空值并删除了重

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42101384

  1. 银行营销数据集分类：银行营销数据分类-源码

  2. 银行营销数据集分类：银行营销数据分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42170790

  1. 银行营销：一种数据驱动的方法来预测银行电话营销的成功-源码

  2. 银行营销（具有社会/经济背景） :white_medium_star: 在GitHub上为我们加注星标-它会有所帮助！ 介绍 “数据驱动的营销是改善营销结果的引擎，当营销人员在计划，执行和证明其工作价值方面变得更加有效时，它会建立可衡量的内部责任感”-Lisa Arthur 在过去的十年中，信息消耗急剧上升，每天产生数百万兆字节的数据。 对于营销人员而言，这些数据量是金矿。 如果可以正确处理和分析此数据，则可以提供有价值的见解。 数据科学是一个从数据中提取有意义的信息并帮助营销人员识别正确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42131405
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