基于OPENMV的颜色追踪 与ST32一次性传输 X Y坐标

样本数据不均衡的数据的解决方案： 过采样：生成样本少的样本，和样本多的样本一样多（同样多） 下采样：两种样本一样小，从多的样本中删除一部分（同样少） 特征缩放：对Amount列进行特征缩放，使其分布范围和其他特征属性的分布范围保持一致 机器学习误区：会认为数值大的数据重要程度较大，但是我们拿到数据，其实每个属性的重要程度是一样的，所以需要进行特征缩放 所以可以进行：归一化（缩放到0~1）或者标准化(缩放到-1~1)

本数据集来自葡萄牙银行定期存款产品营销活动数据，主要包含三部分的信息。第一部分为客户基本信息，如年龄、职业、婚姻状况、受教育程度等；第二部分为与客户的沟通信息，如上次营销活动中与客户沟通时所在的月份、工作日、时长等；第三部分为社会经济数据，如消费者价格指数、消费者信心指数等。 通过此数据集，我们将要探讨以下问题：具备哪什么特征的客户更有可能购买定期存款产品？在什么时间与客户沟通更有可能让客户购买存款产品？如何根据数据分析结果指导银行的营销活动？

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实现了增删改查等基本操作 运行环境：python 2.7  django==1.8  mysql 5.7.26 开发环境：Pycharm 【调试说明】 1. 修改 settings.py 中的数据库信息 为你本机数据库信息，同时要在mysql中创建上数据库 student_crud 2. 运行命令 初始化数据库相关表（或者直接使用附件中的sql脚本创建）  D:idePython27Scripts>python D:StudyProjectsPythonProjectDjango_CRUD_Student-mastermanage.py migrate 3. 运行命令 打开网址 D:idePython27Scripts>python D:StudyProjectsPythonProjectDjango_CRUD_Student-mastermanage.py runserver

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