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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？

LSTM入门学习，正弦波序列预测         for i, input_t in enumerate(input.chunk(input.size(1), dim=1)):             h_t, c_t = self.lstm1(input_t, (h_t, c_t))             h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))             output = self.linear(h_t2)  # output.shape:[batch,1]             outputs = [output]  # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],         for i in range(future):  # if we should predict the future             h_t, c_t = self.lstm1(output, (h_t, c_t))             h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))             output = self.linear(h_t2)  # output.shape:[batch,1]             outputs = [output]  # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],         outputs = torch.stack(outputs, 1).squeeze(2)  # shape after stack:[batch, n, 1], shape after squeeze: [batch,n]         return outputs

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