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数据挖掘（机器学习）在物理和金融领域的应用
基于机器学习算法，例如 XGBoost, Lightbgm, LR 和 RF, 在百万级数据集上预测房价
许多人由于缺乏信用记录而无法贷款，通过对贷款人的行为分析，基于机器学习算法，可以预测这个人的信用情况和违约风险
通过非平衡态格林函数的方法，可以预测量子点散射的几率，对于新型分子、量子器件有指导意义
数据可视化能帮助我们更好的理解数据之间的内在联系
数据清洗和特征工程是数据驱动工程的重要环节，自动清洗算法为我们提供简单有效的算法接口和可视化接口，方便我们进行数据处理
开发了复利计算的微信小程序
“关键词: XGBoost, zillow, LR"
“关键词: 还款概率, 用户行为分析, 信用评价体系"
“关键词: 分子输运, DFTB+, 散射几率"
专业的深度学习和数据挖掘团队
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