机器学习范文第1篇
大部分同学都害怕高数，高数学习起来确实是不太轻松。其实，只要有心，高数并不像想象中的那么难。虽然有很多人比我学得更好，但在这里我也谈谈自己在培乐园补习高数(机器学习相关)的一些拙见吧。
首先，不能有畏难情绪。很多人说高数非常难学，有很多人挂科了，这基本上是事实，但是或多或少有些夸张了吧。让我们知道高数难，虽然会让我们对它更加重 视，但是这无疑也增加了大家对它的畏惧感，觉得自己很可能学不好它，从而失去了信心，有些人甚至把难学当做自己不去学好它的借口。事实上，当我们抛掉那些 畏难的情绪，心无旁骛地去学习高数时，它并不是那么难，至少不是那种难到学不下去的。所以，我觉得要学好高数，一定不能有畏难的情绪。当我们有信心去学好 它时，就走好了第一步。
其次，课前预习很重要。培乐园每次课前都会发预习讲义，要求学员预习。其实每个人的学习习惯可能不同，有些人习惯预习，有些人觉得预习不适合自己。但对我而言，学习高数，预习是必要的。每次上新课前，把课 本上的内容仔细地预习一下，或者说先自学一下，把知识点先过一遍，能理解的先自己理解好，到课堂上时就会觉得有方向感，不会觉得茫然，并且自己预习时没有 理解的地方在课堂上听老师讲后就能解决了，比较有针对性。另外，我一般在预习后会试着做一下课后题，只是试着做一两道简单的题目，找找感觉，虽然可能做不 出，但那样会有助于理解。
然后，要把握课堂。我认为，把握好课堂对高数学习是很关键的。课堂上老师讲的每一句话都有可能是很有用的，如果错过了就可能会使自己以后做某些题时要走很 多弯路，甚至是死路。老师在上课时会详细地讲解知识点，所以对于我们的理解是很有帮助的，尤其是有些机器学习相关的 知识点，我们课余看一小时，也许还不如听老师讲一分钟理解得 快。并且，老师还会讲到一些要注意的但书上没有的东西，所以课堂上最好尽量集中精神听讲，不要错过了某些有价值的东西。
此外，要以教材为中心。虽然说“尽信书不如无书”，但是，就算教材不是完美的，我们还是要以教材为中心去学习高数。教材上包含了我们所要掌握的知识点，而 那些知识点是便是我们解题的基础。书上的一些基本公式、定理，是我们必须掌握的。并且，书上很多原理的证明过程体现的数学思想对于我们的思维训练是很有益 处的。我觉得，只有将教材上的基础知识融会贯通了，把基础打好了，知识才能稳固。也许，将书上的知识都真正理解透彻了，能够举一反三了，那么不用再看参考 书，不用做习题去训练，都能以不变应万变了。当然，做到这一点不容易，我也没有做到。但是，把教材内容尽可能地掌握好，是绝对益处多多的。
最后，坚持做好习题。做题是必要的，但搞题海战术就不必要了。就我的体会而言，如果只是想考试考好，不想去深入研究它的话，做好教材上的课后题和习题册就 足够了，当然，前提是认真地做好了。对于每一道题，有疑问的地方就要解决，不能不求甚解，尽量把每一个细节都理解好，这样的话做好一道题就能解决很多同类 型的题了。同时，做题不能只是自己一个人冥思苦想，有时候自己的思维走进了死胡同是很难走出来的，当自己做不出来的时候，不妨问问老师或者同学，也许就能 豁然开朗了。对于做完的题目，觉得很有价值的，最好是把它摘抄到笔记本上，然后记录一下解题的要点，分析一下题目所体现的思维方式等等，平时有时间就翻看 一下，加深一下记忆。
机器学习范文第2篇
一、国内外研究现状
为了更好地监控学生在线学习行为, 提高学习质量, 国内外已有不少学校和机构在此方面做了相关研究。其中国外主要集中于系统的研究与开发, 并通过实践积累了大量的数据与经验, 获得了较丰富的研究成果。例如可汗学院的学习仪表盘能够分析整班的学习情况和个体学生的学习风格, 生成可视化的分析结果, 帮助教师和学生做出合理的教学决策与学习选择[1]。
在国内, 对在线学习行为评价的研究没有国外深入, 但研究也逐年上升。大多研究集中在理论阐述、案例、实证及调查等方面, 而且绝大部分是应用在传统教育中;而在线学习质量监控和学习预警的研究相对来说较少。
二、基于机器学习的在线学习行为研究
在线学习作为当下一种主要的学习方式, 学生的在线学习行为直接影响了学习效果, 本文主要研究如何通过机器学习评价学生阶段性的学习行为是否偏离教师预计行为, 从而实现学习预警和对学习质量进行监控的方法及流程。
三、在线学习行为研究流程
结合George Siemens的学习分析应用过程模型, 基于机器学习的在线学习行为分析过程包含四阶段, 分别为数据收集、数据预处理、模型训练以及模型评价[2]。
(一) 数据收集
数据收集一般由在线学习平台自动完成。学生使用在线学习平台学习过程中, 会留下各种学习痕迹, 学习平台自动记录了其使用信息、互动信息, 如授课资源的阅读次数、访问时长、视频观看次数、作业完成情况、参与讨论次数、师生评价数据等, 通过技术手段将学生学习痕迹保存在数据库日志中。研究时, 可直接从后台获得这些数据。
(二) 数据预处理
在对数据进行充分理解的基础上, 筛选出对教师、学生有意义的数据, 并对后台数据进行清洗、转换, 生成能够满足机器学习需要的数据集。预处理中有一个非常重要的步骤, 就是特征提取与筛选, 特征选择是否合适, 直接影响了算法能否取得好的结果。
在对庞大的后台日志数据进行筛选后, 利用多元回归分析方法, 确定了与评价学生学习效果是呈显著正相关的指标:视频观看次数、学习总时长、讨论区发帖数、讨论区回贴数、阅读资料次数。为了克服变量间测量单位的不同对机器学习分析结果产生不合理的影响, 须对各变量的值进行标准化变换, 例如采用最小-最大标准化和零均值标准化方法等。
(三) 模型训练
当预处理完成之后, 接下来要选择合适的机器学习算法建立模型。机器学习分为监督学习、无监督学习、迁移学习与强化学习等, 监督学习包括支持矢量机、人工神经网络、逻辑回归、决策树、K近邻、随机森林、朴素贝叶斯、线性回归等算法;无监督学习包括K-Means聚类、DBSCAN聚类、主成分分析等。实际生活中, 影响学生在线学习行为的因素有很多, 研究不同因素对行为的影响时, 可以选择多个算法训练模型, 并比较各自的表现、挑选出表现最好的算法, 也可以将多种算法结合起来使用。
(四) 模型评价
模型训练完成后, 为了评价模型效果, 还需定义评价模型的表现方法。通常情况下, 把数据集划分为训练集和测试集两个集合, 在训练集上得到模型后, 用测试集评估预测误差, 以此作为对模型泛化能力的估计。
学习行为评价是在线学习过程中的一个重要过程, 大数据技术为实现在线学习评价提供了可能。所得出的评价结果可以有效地帮助教师清晰了解到不同教学阶段学生的学习情况, 及时改变教学策略, 对学生进行指导。
四、小结
研究证明, 机器学习能够实现评价学生在线学习行为数据模型的建立, 并对学生欲发生的行为和产生的学习成果进行预测, 以便及时给出引导与评价。
摘要：随着互联网技术的发展, 在线学习已成为主要的学习方式, 大数据技术为实现在线学习评价提供了可能。利用机器学习能够有效地评价学生在线学习行为, 及时引导学生的学习行为, 进而提高在线学习质量。
关键词：机器学习,在线学习行为
参考文献
[1] Dawson S P, Mc William E, Tan J P L. Teaching smarter:HowminingICTdatacaninformandimprovelearningand teachingpractice[J].UniversityofWollongongResearch Online, 2008, 221-230.
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[4] 沈克正, 马抗美.基于教育大数据的高校学生个性化管理模式[J].青岛科技大学学报 (社会科学版) , 2017 (4) :103-107.
机器学习范文第3篇
兴趣先行
——小学虚拟机器人教学任务设计有效性的思考
莲都外国语学校 叶国幸
内容摘要：在虚拟机器人的课堂教学中，任务设计起着关键性的作用。假若任务设计得恰到好处，可以让自己舒心地上课，让孩子快乐地学习，取得事半功倍的效果，何乐而不为?本文结合杭州萝卜圈公司的3D仿真机器人软件IRobotQ3D的使用，从创设情境、贴近生活、以生为本和过程评价四个方面阐述了虚拟机器人教学中如果设计有效的任务，使学生学有所得，学的快乐。
关键词 虚拟机器人 任务设计
随着机器人教育的普及与推广，其在信息技术教学中的价值不断提升。在开展竞赛辅导的同时，应尽快在课堂中开展机器人教学，已经逐渐成为广大信息技术教师的共识。但实体机器人昂贵的价格，成为了广大学校开展机器人教学活动的拦路虎。
近年来，高仿真的3D虚拟机器人软件开始出现。虚拟机器人教学需要结合学生的学习和生活实际设计任务，让学生通过流程图式的编程方式控制机器人在虚拟环境中的运动，提高逻辑思维能力，培养分析和解决问题的能力。为希望开展机器人教学的众多学校提供了一个新的选择。笔者使用IRobotQ3D虚拟机器人软件开展了一年的教学活动，并将自己在教学中对任务设计的些许体会总结为如下四点，供大家参考。
一、创设情境 激发学生兴趣
现在的虚拟机器人课堂教学最常见的问题是：学案就像一部“软件说明书”，教师设计的任务更像是“说明书”的介绍与演示，而学生的操作实践则是机械的重复练习。将情境教学引入任务设计当中能很好地解决这一问题。从学生的现实生活出发，在任务设计时创设一系列生活化的情境，通过学生的体验与实践，使学生懂得如何搭建简单高效的机器人，编制有效的程序来解决任务中方方面面的问题，增强对虚拟机器人的理解与感悟，进而获得情感的升华。
创设有效的任务情境需要注意两点：一是要以激发学生兴趣为基础，生动具体，形象逼真，有趣味性，能有效激发学生的学习兴趣，引起探索知识的欲望，在后续操作探究教学环节中能让学生兴趣持续下去，激发思维的积极性，从而有利于学生有效完成任务。二是任务情境要以提高学生信息素养为目标，与具体的知识与技能、过程与方法相关联，切不可喧宾夺主。只有这样，学生在学习过程中，才能通过完成任务，达到相应的学习目标，否则任务情境设计得再精彩也失去了应有的价值。
范例一：为了使学生能最直观地了解灰度传感器的作用，一开始，我将任务设计成在一个只有简单轨迹的场地中让小车进行轨迹练习(见图1)。学生在完成任务的过程中的确能掌握部分与灰度传感器相关的知识，但任务情境比较单一，缺乏真实感、趣味性，无法保持学生的兴趣，很快学生就没有了学习的兴趣和欲望。后来，我将竞速、探险等元素融入任务设计中。在《环游金字塔》的任务中(见图2)，要求机器人从起点出发，沿漫游路径，通过金字塔内部、转盘、翘翘板等到达终点。学生不但要搭建机器人，使其顺利到达终点，还要比赛谁的机器人用时最短。由于IRobotQ3D虚拟机器人软件突出了基于物理引擎的设计，能模拟真实的物体运动以及物体的密度、质量、速度、加速度等各种现实物理属性，在发生碰撞、受力、摩擦等运动时能模拟出不同的运动效果，在任务过程中，学生还要避免机器人因速度过快等因素掉下跑道。软件创建的仿真场景中，跑道的四周包围着茫茫沙漠，远处高耸的金字塔，逼真的隧道等场景一下子吸引学生的注意力，立刻就把学生引到笔者设计的教学任务中，从而激起学生浓厚的学习兴趣和主动探究的欲望。为了完成任务，学生必须利用灰度传感器来搭建机器人，结合前几节课所学的传感器知识，才能让自己的小车顺利通过一道道关卡。这样的任务精彩不断，能持续引起学生的兴趣，使学生更主动参与完成任务的操作。这样通过老师创设一定的教学情境，在有效任务的驱动下，学生利用所学的知识进行机器人知识的综合运用，同时提升了学生的机器人学习和创作能力，最终有效地培养了学生的信息素养。
图1
图2
二、贴近生活 联系学生实际
与学生的生活相去甚远的课堂任务是很难吸引学生的。虚拟机器人教学需要结合学生的学习和生活实际设计任务，让学生通过流程图式的编程方式控制机器人在虚拟环境中的运动，提高逻辑思维能力，培养分析和解决问题的能力。因此，在虚拟机器人教学中，设计教学任务时应回归现实，突出任务的科学性，引导学生把信息技术作为获取信息、探索问题、协作解决问题的认知工具，在探索中掌握其他学科和信息技术的知识，在潜移默化中培养学生科学地分析和解决问题的能力。
由于早期虚拟机器人软件的各种不足，教学中设计的任务往往会忽略很多现实生活中的因素，出现机器人运动过于理想化，虚拟化的现象。使学生对所学习的物理传感器的作用不够真实、深刻。如：虚拟机器人运动时始终保持匀速，也不用考虑摩擦力和动力等。时间长了，学生容易忽视真实环境中不得不面对的摩擦力、惯性等因素。这样就切断了虚拟世界与现实世界的联系。这样的教学，不但难以达到虚拟机器人的教学目标，而且不利于学生思维严谨性和周密性的培养。
范例二：在任务《训练汽车驾驶员——起步直行》中，学生在完成任务时就发现：如果将小车速度设置过快，在起步时会小车前轮会抬起，甚至会颠簸(见图3)，导致改变行驶方向。于是我引导学生结合现实生活中的汽车运动，来思考小车发生这种情况的原因。经过讨论学生提出解决方案：根据现实生活中的情况，小车在起步时速度不应过快，起步稳定后，再加速就不会有小车抬头和颠簸的情况了。这时就可以将科学课中摩擦力方面的知识迁移过来。这样，通过模拟逼真的现实物理运动来促使任务回归现实，强化了现实生活中很多的不可忽视的因素，突出了科学性，大大加强了机器人教学与其它学科知识整合，同时促进学生科学素养的形成。
图3
三、以生为本 重视学生操作
课堂上，精心设计的情境激发出学生的探索欲后，教师不但要带领学生分析情境中需要解决的问题，讨论解决问题的方法，还要在学生的操作过程中，不断巡视，及时发现问题。许多问题只有在学生亲自操作后才能发现，甚至许多教师已经讲解过的内容，学生在操作过程中，依然会出现问题，教师的适时指导在这里显得尤为重要。人与人的个体差异是客观存在的，而信息技术课堂上，学生的个体差异尤为明显。情境中遇到的问题难度不一，学生的完成情况也将出现差异。教师在巡视中要及时发现学生操作中的问题，个别问题个别辅导，具有共性的问题适时地介入并对全班进行讲解，更为重要的是要及时发现有问题却不敢提问的学生，帮助他们解决问题。
不少虚拟机器人比赛的任务场景华丽，设计新颖，对学生有很大的吸引力和挑战性。但对于学生而言，在每周只有一课时的情况下，在课堂上完成这些任务显然不现实。浙江省的比赛项目《汽车总动员》(见图4)非常有趣，由于学生练习的时间有限，有些学生一节课都无法搭建好机器人。能力强的学生，即使搭建好机器人，也由于时间的限制，很难完成这个任务。在虚拟机器人教学中，只有学生能在指定时间内能完成的任务才是有效的。因此，教师设计任务时，应充分考虑学生现有的情况，设计出贴近学生的操作能力和思维水平的任务，这样的任务才能称得上有效的课堂任务。
图4 于是笔者从《汽车总动员》中分解出适宜学生学习的《攻克直角弯》任务：基本任务是机器人沿着从起点开始的直道高速前进，沿途要吃尽可能多的得分体，并要使机器人顺利通过一个直角弯道，最后通过大桥到达终点。这个任务规模小，完成任务的程序比较短，容易被学生理解。任务中涉及到许多学生能理解的科学原理，如惯性，重心等，符合学生的现有的文化知识结构，完成任务过程中，教师可以适时地加以总结，概括出其规律性的知识，实现从现象到本质，由感性到理性的过渡。这样的任务具有一定的可操作性，学生在操作中探求新知，实践中把握真知，学习中掌握方法，有效地帮助学生获取新知、熏陶科学情感。
四、评价过程 鼓励学生创新
在3D仿真虚拟机器人教学中，大部分任务都具有很强的目标导向性，学生完成任务的情况，只看运行结果就能一目了然，以致学习评价通常都采用终结性评价。由于学生之间存在差异，不是所有学生在规定时间内都能完成指定的任务，而终结性评价容易降低基础较差学生的学习积极性，也影响了任务情境所激发出来的学习热情的持续效果。因此，在虚拟机器人的教学中，学习评价要在完成任务的过程中及时进行，不能等学生完成所有任务后才进行评价。
范例三：笔者在设计《训练汽车驾驶员》这一任务中的第二课《直行转弯》时，只为学生提供了常规的如图5中②所示程序范例。
图5 但是在学生的实际练习中，却意外地出现了①和③两种转弯路线。在发现了新方法后，笔者立刻对这几名学生进行了肯定和表扬，并请他们演示和讲解自己的程序，使他们赢得了同学的掌声。这几名学生在以后的学习中，表现的更加自信也更加努力地研究程序。可见，在教学中注重过程性评价，及时鼓励创新，肯定学生的学习成果，会对学生带来极大的鼓舞，增强学习效果。
虚拟机器人教学，既有明显的程序特征又有典型的应用特点。教师不仅要根据教学目标设计有效的教学任务，还需要更多地研究虚拟机器人的教学内容，深入研究学生的身心发展特点，因材施教，努力做到让所有学生都能学有所得，让学生通过虚拟机器人的学习，能够在创新思维、动手实践和解决问题等能力上得到真正的发展与提升，为今后的学习、工作、生活打下良好的基础。 参考文献：
机器学习范文第4篇
神经网络在学习与运算方面能力十分突出, 因此人们就以此为依据, 构建了人工神经网络。神经网络主要包括两个部分, 首先是神经元, 其在信息处理过程中属于最为基本的单元, 同时也是网络设计的基本要素[1]。其次是结构模型, 其构成单元为神经元, 能够顺利进行信息的传输与处理。
二、模型构建
(一) 结构分析
通过将神经元进行组合就形成了包含多个层次的网络, 其结构如图1所示。
(二) 算法分析
网络性能的评判标准是MSE, 在此过程中还应考虑到与网络相关的时间因素。公式 (1) 为输出误差的函数。
结合误差的定义, 可得出权值与误差之间的关系, 如公式 (2) 所示。
通过对以上两个公式进行分析, 可得出误差与输入层之间的函数表达式, 如公式 (3) 所示。
由公式 (3) 可知, 输出误差与不同层级的权值之间存在函数关系, 因此如果想要将误差控制在最小范围内, 就可改变权值, 这样就能使数据信息更加精确。
三、影响因素
(一) 拟合性能
相关人员对网络结构进行了大量的研究, 通过对数据信息进行整合与分析, 发现网络自身所具有的泛化能力与多项因素有着直接关联。除神经元的数量之外, 也与所选取的样本数量的多少直接相关, 同时也会受到训练次数的影响。
(二) 数据集
研究工作对样本变量主要有以下两个方面的要求。第一, 应尽量选取大数据样本, 这样就能使其置信空间符合研究需求。第二, 样本之间应尽量分散, 不能有过强的相关性[2]。
(三) 初始化
初始化包括两个部分, 分别是权值和阈值, 这两项因素会对训练过程造成一定的影响, 使得曲面上的点进行移动, 而曲面最大的特质在于其不够均匀, 因此需要通过初始值改变收敛目标, 使其能够在原有基础上得到进一步优化。通常情况下初始值有较强的随机性, 使得网络之间差异性过强, 进而使得优化仅局限在部分区域而无法影响到最终的收敛目标, 这就必然会影响到训练的稳定性, 使其变得难以控制。为了解决这一问题, 应当增加训练的次数, 选择误差最小的初始值, 进而有效提高训练结果的准确性。
(四) 训练速度
训练速度也会受到多种因素的影响, 除结构和算法之外, 基本的参数也会使训练速度变慢。为了将训练时间控制在最小范围内, 在选择隐藏层时必须查看其结点数, 同时还必须考虑结构问题, 否则会使得样本不具有有效性。另外, 为了避免训练时间过长, 需要选择最为合适的节点数, 以免超出匹配范围。当前在确定结构时应用最为普遍的两种方法分别是试凑法和对比法, 其能够将训练时间控制在最为合理的范围内。另外, 通过算法能够了解节点的走向, 即节点移动的路线和在移动时所采取的方式, 这是影响拟合性能的一个至关重要的因素。
四、结语
总而言之, 研究神经网络的构造及功能对模型的构建具有十分重要的作用, 进而有效提高信息处理的效率。为了使网络性能得到进一步提升, 还必须了解其中的影响因素, 并在分析的原因的基础上加以控制, 本文就深入探究了这一问题。
摘要：神经网络处理信息的能力较强。同时, 当前计算机技术十分先进, 并且在科学技术的推动下又研究出了许多功能十分强大的信息技术, 因此相关人员就将先进技术与神经网络结构进行了结合, 进而在此基础上构建出了人工神经网络。
关键词：神经网络,网络模型,研究
参考文献
[1] 石艳, 韩群, 廉晓琴.神经网络设计方法与实例分析[M].北京:北京邮电大学出版社, 2013:23-26.
机器学习范文第5篇
一、精准营销是商业银行发展的必备要素
商业银行零售业务的业务种类繁多、客户量庞大，依靠传统营销经验很难找到大量的精准目标客户。故通过数据分析、机器学习模型等方法进行海量精准客户筛选，从而提升投入产出比成为精准营销的关键。
近年来，国内银行业开展的基于机器学习算法的精准营销试点工作也取得了初步成效：某国有银行分别完成了客户精准营销主题9项功能、产品精准营销主题16项功能的全行推广;某股份制银行通过精准营销不仅实现了对3000多万大零售客户的集中运营管理(含信用卡客户)、为超过400万的贵宾客户提供个性化的服务，同时还节省了超过500万的营销成本，最终完成了零售业务的二次转型升级;某股份制银行基于精准营销模型结果为客户推荐产品，推广支行的客户金融资产总额、理财余额等指标均有显著提升，同时该行为客户搭建的流失预测模型，其前30%分位数提升2.45倍，模型总体预测效果较为理想。
虽然国内银行业已有一些可借鉴的精准营销成功实践经验，各商业银行沉淀的大量客户数据也是一个亟待挖掘的巨大宝库，但是由于不同银行的客户数据结构不同，模型也无法复用。因此我们仍需在银行业基于机器学习算法的精准营销道路上秉承“智能化、标准化、自动化、规模化”的原则不断进行探索。
二、基于机器学习算法的理财产品响应预测模型
（一）业务需求理解与解析
在互联网金融时代，随着客户对金融知识的理解不断提升、对资产管理的意识不断加强、对产品的要求不断提高，理财成为商业银行营销的重要产品类型。为了更好、更精准的为客户提供个性化产品服务，本文针对某商业银行的理财产品构建基于机器学习算法的产品响应预测模型。通过观察零售客户购买该类理财产品的行为特征，对未来1个月客户购买该类理财产品的可能性进行预测，并将模型预测结果应用于实际产品营销中，为一线业务人员降低营销成本、提升营销效益提供有力支撑。
（二）数据搜集与整理
数据为某商业银行零售客户脱敏数据，具有真实性与可靠性。基于本次精准营销理财产品响应预测模型的具体需求，结合业务知识判定，构建分类预测模型。获取模型目标变量的业务含义，即客户未来1个月是否购买该类理财产品，并进行数据加工处理。本次搜集并提取的建模所需数据宽表包含：自变量237个，因变量1个，客户数据661198条。
（三）数据探索与分析
基于数据宽表，输出各自变量的描述性统计分析结果，如：自变量TRANSFER_AMT_6的数据量为82405、均值为278335.36、标准差为3129411.02、最小值为0、下四分位为0、中位数为300、上四分位为47100、最大值为470000000，并结合业务知识对自变量进行基础处理，如：错误值检验、缺失值检验、异常值检验等。完成基础数据处理后，一方面需要对数据进行去量纲化，即数据标准化，消除不同变量间的量纲，减少因量纲不同造成的误差;另一方面为了避免模型结果过拟合，需要将数据抽样划分为训练集和测试集，划分比例为7:3，其中训练集是用来对模型进行拟合的数据样本，测试集是用来评估最终模型泛化能力的数据样本。
（四）特征选择
样本数据中的特征(即自变量)过多，需要运用统计知识结合业务知识对特征进行筛选，达到减少特征数量(降维)、减少模型过拟合、提高模型泛化能力的目的。特征选择一般分为以下几种方式。
1. 删除单一值占比过大的特征，如某特征值的单一值占比达到95%以上，则认为这个特征作用不大，需人工删除;
2.利用卡方检验筛选变量，检验定性自变量与定性因变量的相关关系，当P值小于0.05时，表示自变量分布与因变量分布有显著差异，需保留该变量，否则删除;
3.利用变量IV值筛选变量，对变量进行WOE转换，计算变量IV值并设置阈值，保留变量IV值大于0.1的变量;
4.对变量进行多重共线性检验，计算变量的方差膨胀因子VIF值，保留VIF值小于10的变量;
5.利用PCA进行降维，经过反复验证，在模型效果不下降的前提下，尽量减少变量个数，最终保留30个变量作为入模变量。将经过以上特征选择方法进行筛选后的自变量与因变量重新加工形成新的数据宽表进行建模。
三、构建基于逻辑回归算法的预测模型
客户是否购买理财产品的模型采用二元逻辑回归模型。逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题，因变量用P表示概率，P的取值范围是：0≤P≤1。需要对P进行逻辑变换：logit(P)=ln(P/1-P)，即可得到逻辑回归的表达式为：
其中X1,X2,…,Xn分别代表上述特征筛选之后的自变量;Θ0,Θ1,…,Θn分别代表各自变量X的系数，即模型参数。利用statsmodels中的函数结合数据得到逻辑回归模型的参数，最终得到的结果，如：AUM_M_AD_woe的P值为0.000、FIN_EX-PIRE_NUM_M_woe的P值为0.000、SAVDEPT_AMT_M_woe的P值为0.743、TRANSFER_AMT_6_woe的P值为0.036、PROD-UCT_NM_woe的P值为0.000等30个入模变量。其中有些变量的P值大于0.05，即表示变量不显著，需进行删除处理。从原有的30个变量中删除5个变量(如：SAVDEPT_AMT_M_woe的P值为0.743)，还剩显著变量25个。
此时得到的模型参数并不是最优的，需使用最小损失化函数对参数进行最优化调整。本文使用梯度下降法对模型损失函数进行最优化。梯度下降法的原理是通过迭代，找到目标函数的最小值或收敛到最小值，基本公式为：
其中，η为学习率，即每次迭代的步长;J(Θ0,Θ1,…,Θn)是损失函数。
其中xi 0=1。
在实际模型建设过程之中，步长η太大会导致迭代过快，甚至可能错过最优解;步长η太小，迭代速度太慢，导致很长时间算法都无法结束。
经过梯度下降的逻辑回归模型的结果指标为：KS=0.712,AUC=0.922。
构建基于随机森林算法的预测模型
随机森林由Leo Breiman提出，通过bootstrap重采样技术从原始训练样本集M中有放回的重复随机抽取n个样本，生成新的训练样本集合后，根据自助样本集生成n个分类树组成随机森林，新数据的分类结果根据分类树投票多少形成的分数来决定。具体的实现过程如下：
1)原始训练集为M，应用自助法有放回的随机抽取n个新的自助样本集，并由此构建k棵分类树，每次未被抽取到的样本组成了n个袋外数据;
2)假设有a个变量，则在每棵树的每个节点处随机抽取b个变量，并在b中选择一个最具分类能力的变量，变量分类的阈值通过检查每个分类点来确定;
3)每棵树最大限度的生长，而不做任何的修剪;
4)将生成的多棵分类树组成随机森林，并用随机森林分类器对新数据进行判别、分类，分类结果根据分类器的投票多少来决定。
使用随机森林模型对该数据进行建模，模型结果的指标为：KS=0.512,AUC=0.756。
四、逻辑回归模型与随机森林模型结果对比分析
通过对比两种模型的结果可以发现，随机森林模型的KS和AUC值显著低于经过梯度下降的逻辑回归模型的相应指标，故从该商业银行的数据情况来看，经过梯度下降优化后的逻辑回归模型效果更好。
基于机器学习算法的精准营销在商业银行领域的挑战。虽然随着新技术的不断兴起，基于机器学习算法模型的精准营销在商业银行领域受到青睐，但是在实际搭建及应用过程中仍会遇到一些挑战。
从数据层面，商业银行的数据基本上是结构化数据，相较互联网金融公司而言，在非结构化数据方面比较欠缺，搭建模型时可能会出现数据不够丰富，模型结果片面等情况;
从模型层面，筛选变量或者搭建模型的过程中，如果只单纯以数据及算法产生的结果来评估变量、模型的好坏，而脱离了业务知识及业务发展的实际情况，即使模型效果指标再漂亮对实际业务也是无意义的。因此建模人员对银行业基础业务的理解、对数据含义的解读及应用能力就显得尤为重要;
从应用层面，精准营销模型的好坏除了数据、算法等模型本身涉及的方面外，一线业务人员是否相信、是否不折不扣的按模型结果进行落地，以及营销技巧的使用是否得当等都会对模型的推广、迭代以及评价造成影响，因此业务人员的配合与反馈十分关键。
摘要：本文意在通过机器学习算法对银行零售数据进行深度挖掘，探索传统商业银行基于机器学习模型构建精准营销策略的切入点。本文使用商业银行数据分别构建基于逻辑回归算法和随机森林算法的理财产品响应预测模型，并进行结果对比分析，得出经过梯度下降优化后的逻辑回归模型效果更好的结论。并将此模型预测结果应用于实际理财产品营销中，为改变传统商业银行营销思路、提升营销精准度提供帮助。
关键词：机器学习,商业银行,精准营销,逻辑回归,随机森林
参考文献
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