机器学习是人工智能的一个分支，它在算法与数据的协助下，让计算机像人类一样学习和行 动。针对给定的数据集，机器学习算法会学习数据的不同属性，并对以后可能遇到的数据属性进 行推断。 本书教你如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础概念的讲解，也有示例供你学习。 当然，还会介绍一些常用的机器学习库，如Weka、 Apache Mahout、 Mallet等。阅读本书后，你 将懂得如何为特定问题选择合适的机器学习方法，以及如何比较与评估不同技术的优劣。书中还 会讲解性能提升技术，包括输入预处理

MIPS科技宣布，Ikanos 已将MIPS MIPS32 24KEc处理器内核应用于下一代快速光网络宽带接入先进解决方案。其应用对象涵盖所有新兴的宽带应用领域，包括用户终端设备(CPE)、家庭网络、SOHO及企业级网络应用。 　　行业分析公司Infonetics Research预测，到2009年，随着服务提供商在三重服务和四重服务中不断捆绑语音、数据、视频和无线应用服务，将进一步吸引新的顾客并减少现有客户流失，宽带CPE的收入将达到86亿美金。 　　在激烈竞争的市场中，制胜的关键是为

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预测电信公司的客户流失 关于该项目 Codeup数据科学团队想了解为什么电信公司Telco的客户不断涌现。该项目的目标包括： 识别功能以了解客户为何离开公司。 寻找客户流失的驱动因素。 在整个数据科学管道中记录过程和进行分析。 构建机器学习分类模型，以尽可能准确地预测未来的客户流失。 可交付成果： 包含整体项目信息的README.md文件。 详细介绍了创建模型和预测的过程。 用于和各个模块，具有收集和准备数据的功能。 最终的其中包含customer_id，客户流失的可能性以及客户流失的预测。

客户流失预测该项目包含美国马萨诸塞州零售超市的数据。 超市连锁店面临着很高的客户流失率，结果导致整体销售额下降，从而导致利润下降。 为了扭转顾客流失，商店希望向他们不会流失的顾客分发折扣券。 为了确定将再次从商店购买商品的客户类型，我们分析了客户的人口统计特征，并建立了一个模型来预测客户将来是否会流失。 数据数据库中的数据结构。 客户人口统计信息板 应用程式到达网页 预言 预测位于屏幕底部：客户将再次从商店购买商品 技术堆栈•前端：HTML，CSS，引导程序•后端：烧瓶•数据库：MyS