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KNN算法保险业精准营销应用

即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式模型,也不需要去拟合参数。 它既可用于分类,又可应用于回归。...三、实战案例 1、KNN保险挖掘潜在用户应用 这里应用ISLR包里Caravan数据集,先大致浏览一下: > library(ISLR) > str(Caravan) 'data.frame'...由于大部分的人都不买保险(先验概率只有6%),那么如果模型预测不买保险准确率应当很高,纠结于预测不买保险实际上却买保险样本没有意义,同样也不必考虑整体准确率(Accuracy)。...作为保险销售人员,只需要关心模型预测下会买保险的人中有多少真正会买保险,这是精准营销精确度(Precision);因此,在这样业务背景,应该着重分析模型Precesion,而不是Accuracy...以上试验都充分表明,通过机器学习算法进行精准营销精确度比随机猜测效果要强好几倍! 2、KNN回归 R,KNN分类函数是knn(),KNN回归函数是knnreg()。

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    RPA保险应用场景

    随着时代疾速发展, 进入信息智能化时代后,如今客户对大多数行业期望越来越高,对企业发生错误容忍度也相对降低。...目前,这种消费心态升级和转变,使过程复杂、耗时较长保险业,难以时间、资金和人力等各方面同时达到预期效果。如何才能够创造有活力、高增长业务量同时管控风险并降低成本?...值得庆幸是,目前机器人流程自动化(RPA)技术已经出现在全球各大保险业当中。据某报告显示,当前保险业和金融业有43%业务可以实现流程自动化(RPA)。...接下来51RPA小编分享两个DepthsData RPA机器人在保险应用场景。...【案例一】每日战报RPA机器人 【背景】 某全国性保险公司日常工作存在大量人工操作去完成办公系统上业务,其工作量大、重复性高且容易出现错误。

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    人工智能和驱动机器应用

    这种类型的人工智能是科幻小说里的人物,例如 HAL 9000, KITT, and Cortana(《光晕3》,不是微软个人助理)。...数十年之后,甚至数百年之后人工智能成为科幻小说中心内容,我们大多数一直理所当然认为未来某天我们会创造出有感知的人工智能机器。...缺少资金这就意味着研究进展非常缓慢,而且接下里几年里鲜有进展。直到80年代随着“专家系统”私企取得成绩后,才提供财政鼓励,再一次对人工智能研究进行大量投资。...应用于股票市场,数据挖掘,物流以及内科诊断学领域这些系统都取得了巨大成功。 在过去十年里,神经网络和深度学习方面取得进步带来了人工智能领域复兴。...当前,大部分研究主要专注于弱人工智能实际应用和AGI潜能。弱人工智能已经我们身边得以应用,如果在AGI领域将要取得重大突破,那么对人工智能热情就会再一次高涨起来。

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    人工智能大型活动应用

    目录关闭人工智能在娱乐大型活动应用引言智能票务与入场管理智能观众互动与个性化体验智能内容制作与创意表达智能安防与人群管理数据分析与决策支持智能物流与供应链管理环境监测与节能管理智能应急响应与突发事件管理未来展望结论人工智能在娱乐大型活动应用...本文将探讨AI娱乐大型活动多方面应用,分析具体案例,展示其提升观众体验、优化运营流程和保障安全等方面的巨大潜力。2....案例:微软小冰大型音乐节应用微软小冰(Xiaoice)是一款智能聊天机器人,曾在多次音乐节担任虚拟导游角色,为观众提供节目表、演出提醒、互动小游戏等服务。...未来展望AI娱乐大型活动应用前景广阔。随着技术进一步发展,未来娱乐活动将更加智能化、个性化和沉浸式。...结论人工智能在娱乐大型活动应用,不仅改变了观众参与体验,也大幅提升了活动管理效率和安全性。从票务管理到安防监控,从内容创作到环境节能,AI技术多层次应用正在重塑娱乐活动未来。

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    人工智能保险领域应用三个重要趋势

    但是,难道业务流程自动化不会给保险公司带来更多发展机会吗? 保险人工智能 - 前瞻: 商界领袖应该知道趋势。...本文中,我们会看到人工智能将推动保险公司,经纪人和保单持有人节省成本三种关键方式,并将其融入保险业现有的转型: 1....当前保险/ 保险科技中人工智能三种应用趋势: 我们将逐一分析所有三种主要的人工智能保险趋势,分析当前技术状况,正在进行变革以及潜在行业变化。...人工智能会减少欺诈,从而加快保险理赔过程。对于人工智能保险领域应用来说,这两个重点领域可能是最容易取得效果领域。...数据安全和支付/交易欺诈已经发现欺诈行为,类似的应用程序将继续进入保险行业。 欺诈检测是任何人不可忽视的人工智能应用趋势之一。

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    人工智能与机器学习医学应用

    目录人工智能与机器学习医学应用引言医学AI和ML技术概述医学AI和ML具体应用领域详细代码案例分析人工智能与机器学习医学应用1....引言人工智能(AI)和机器学习(ML)医学领域应用已经改变了医疗实践许多方面。这些技术不仅能够改善诊断和治疗准确性,还能推动个性化医疗、疾病预测以及医疗机器人等新兴领域发展。...本文将深入探讨AI和ML医学应用,介绍具体应用领域,并通过详细代码案例展示这些技术医学实际应用。2....ML医学应用尤其广泛,因为现代医学产生了大量数据,而ML算法可以从这些数据中提取有价值信息。医学,常用机器学习方法包括:监督学习:已标注数据上训练模型,常用于诊断和分类任务。...3.5 自然语言处理医学应用自然语言处理(NLP)是AI医学另一个重要应用领域。通过分析和理解自然语言,NLP技术能够从大量医疗文本数据中提取有价值信息,支持临床决策和研究。

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    人工智能和机器学习精准用药应用

    此外,人工智能(AI)和机器学习(ML)方法支持临床研究和决策使用也越来越多。然而,AI和ML精准给药领域应用最近才被评估。...AI和MLTDM和MIPD应用实例 预测药物浓度和暴露量 将AI集成到TDM一种方法是应用ML构建浓度和暴露预测模型。...总之,这种使用模拟PK数据作为训练集新方法可以用于浓度数据稀疏时促进ML模型开发,并可以支持MIPD特殊人群(如儿科)应用。...利用已发表数据集预测西妥昔单抗清除率和分布量,再一次验证了ML应用计算效率。因此,该方法可用于在建立最终PPK模型时优化协变量模型。 另一个应用ML支持MIPD是模型选择。...这表明了ML模型选择过程潜在应用,尽管需要使用大型真实数据集进一步研究验证。 定量系统药理学ML方法 定量系统药理学(QSP)是另一个可以受益于ML方法研究领域。

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    人工智能和机器学习药物发现应用

    机器学习或人工智能其实并不新鲜,但在过去几年中,出现了一些更好应用方法,它们已经成功地应用于药物发现和开发。...至少早期药物发现过程,利用各种人工智能和机器学习方法(包括这些方法和化学信息学工具结合)可以相当迅速地获得某些见解。由于过去几年中数据数字化程度显著提高,这一努力也得到了支持。...本章,我们将试图回顾AI/ML方法早期药物发现各种应用,并总结这些方法如何在药物发现过程中提供支持。...本章,我们不会强调提供各种机器学习方法和算法(图3)药物发现过程应用细节,读者可以最近一些文章和博客中找到,这些文章和博客提供了AI/ML药物发现过程各方面的进一步细节。...Coley等人最近一项工作,一组约14万个反应模板被开发为框架。这些模板是从美国专利数据库中提取,并应用于一组反应物以生成化学上合理产物。

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    TRIZ创新方法人工智能应用探讨

    然而,人工智能发展过程,仍然存在一些难以解决问题,如:如何提高人工智能效率和准确性。这时,TRIZ创新方法就显得非常重要。...它核心理念是:解决问题时,需要从已经存在解决方案汲取经验和教训,从而找到全新创新方法。图片在人工智能应用,TRIZ创新方法也有着广泛应用。首先,它可以帮助人们更好地解决问题。...发展人工智能时需要考虑其未来发展方向,而TRIZ创新方法则可以通过对技术发展趋势分析,来预测未来发展趋势和方向。这为人工智能研究和发展提供了指导。...这可以大大提高人工智能创新能力和效率。TRIZ创新方法人工智能应用中有着非常广泛应用前景,它可以帮助人们更好地解决问题、发现人工智能发展趋势,并提高人工智能创新能力。...相信不久将来,TRIZ创新方法将成为人工智能发展重要一环。

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    腾讯云国产数据库TBase保险行业应用实践

    本文是腾讯云高级工程师李巍腾讯云Techo开发者大会现场演讲实录,演讲主题是《腾讯自研HTAP数据库TBase应用实践》。 ?...---- 今天给大家分享主要内容包括两部分: TBase概述; TBase保险公司应用实践。 李巍演讲现场 搜索关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“1106李巍”即可下载本视频演讲PPT。...TBase保险公司应用实践 我们早期跟保险公司做交流时候,客户有五个基本需求: 1. 高扩展性。...,用户查询访问我们协调节点会翻译成查询计划,在数据节点做数据计算,把结果返回到协调节点,做汇总,再返回给应用。...3 高可用 我们这个部署图是基于某保险公司,因为只有北中心跟南中心,所以我们是采用了两地两中心部署,这个可以扩展成两地三部署模式。 ?

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    《大数据+AI大健康领域中最佳实践前瞻》---- 智能服务保险业务应用探讨

    ,大数据搜集变得更为方便和可行,大数据应用价值受到了各行各业关注,甚至大数据本身也成了一个专门产业。...从纯理论角度和最理想化角度来讲,核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险。但付出代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量细致调查。这在保险公司实际运营是不可能。...异地出险增加,也对理赔后续工作提出较高要求,容易出现保险服务流程衔接空白。传统保险销售过程,销售人员与客户面对面地沟通,其实也是一种了解客户过程。但是互联网保险发展让这个过程消失。...这些都是增加了风险控制难度。 双核系统是一个人工智能驱动核保核赔系统。旨在辅助保险公司为投保人提供更优质保险服务。 双核系统主要目的是: 智能化手段处理大批量居民医疗数据,进行健康分析。...4.采用脱敏脱密系统,进行数据处理,保证数据资产安全可靠使用。 参考文献 模型可解释性保险理赔反欺诈实践 商业健康险医疗健康领域定位及平台化实施路径

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    人工智能技术移动互联网发展应用

    智能化引领发展阶段人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展来。...3 人工智能技术应用分析 (1)移动应用性能分析 目前,移动应用软件爆发式增长带来了种类繁多数量也剧增众多移动应用,用户选择移动应用过程并没有可以参考标准。...用户大数据图谱是通过用户互联网种种行为模式记录数据,进行基于机器学习算法分析,完成用户基本行为模型,可预测用户行为并拒绝不符用户行为模型登录或付款请求,是对普通密码认证模式良好辅助。...图2 分布式计算结构 5 结束语 本文研究了人工智能技术移动互联网发展应用,分析了人工智能核心技术和应用场景,并着重研究人工智能技术移动互联网领域对于移动应用性能分析、用户身份认证以及促生移动互联网新应用方面起到重要作用...本文人工智能技术持续突破、产品创新不断涌现背景下探讨了人工智能技术移动互联网领域实现和发展,展现了人工智能技术各个领域渗透力和人工智能技术产业界推动力。

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    人工智能技术移动互联网发展应用

    智能化引领发展阶段人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展来。...人工智能技术应用分析 移动应用性能分析 目前,移动应用软件爆发式增长带来了种类繁多数量也剧增众多移动应用,用户选择移动应用过程并没有可以参考标准。...用户大数据图谱是通过用户互联网种种行为模式记录数据,进行基于机器学习算法分析,完成用户基本行为模型,可预测用户行为并拒绝不符用户行为模型登录或付款请求,是对普通密码认证模式良好辅助。...图2 分布式计算结构 结束语 本文研究了人工智能技术移动互联网发展应用,分析了人工智能核心技术和应用场景,并着重研究人工智能技术移动互联网领域对于移动应用性能分析、用户身份认证以及促生移动互联网新应用方面起到重要作用...本文人工智能技术持续突破、产品创新不断涌现背景下探讨了人工智能技术移动互联网领域实现和发展,展现了人工智能技术各个领域渗透力和人工智能技术产业界推动力。

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    Chem Rev|人工智能和机器学习算法结晶研究应用

    本文首次全面介绍了人工智能和机器学习算法结晶研究应用。 摘要 本综述首次全面介绍了机器学习和化学信息学结晶研究应用。...虽然数据驱动ML技术化学和生物学已经应用了一段时间,但它们制药相关有机晶体材料和结晶过程应用是最近出现一个重要领域。...本综述批判性地讨论了这些新兴研究领域进展,旨在全面概述机器学习和化学信息学结晶应用。 本文讨论了机器学习算法结晶和晶体化学研究应用、优势和局限性。...最后,对上述领域未来研究机会和挑战提供了作者观点。 2 机器学习算法结晶应用概述 鉴于结晶算法和应用多样性,表1给出了一个摘要,供快速参考。...表1结晶ML模型主要优点、缺点和应用 3 数据驱动结晶过程监测、建模和控制 监测、建模和控制工业结晶过程制药和(精细)化学工业至关重要。

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    CADD、人工智能和机器学习药物发现应用:方法概述

    2022年11月5日,印度国家药物教育与研究所专家Eur J Pharm Sci杂志发表文章,系统梳理了CADD、人工智能和机器学习药物发现应用方法。...1.2 药物设计和药物发现人工智能 人工智能是通过机器或计算机对人类智能模拟。它们通常通过训练大量预先训练模型,分析相关性和模式信息,然后使用这些模式进行预测来工作。...启发法:启发式搜索策略是一种人工智能搜索,它从可用可能性寻找一个良好但必然完美的解决方案。...马尔可夫决策过程(MDP):它是一个决策建模框架,其中结果部分是随机某些情况下部分依赖于决策者输入。最佳规划是应用 MDP 另一个实例。...人工智能算法广泛数据集中重要任务包括分类、回归、分组和模式识别。机器学习技术增加了各种应用中药物数据决策,包括 QSAR 分析、hit发现和从头药物设计,从而获得更准确结果。

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    ZooKeeperHBase应用

    HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换原理和HDFSNameNode及YARNResourceManagerHA原理相同。...当某个 RegionServer 挂掉时候,ZooKeeper会因为一段时间内无法接受其心跳(即 Session 失效),而删除掉该 RegionServer 服务器对应 rs 状态节点。...分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时,由于总有一部分新写入数据还没有持久化到HFile,因此迁移该RegionServer服务时,一个重要工作就是从WAL...ZooKeeper在这里担负起了分布式集群相互通知和信息持久化角色。 小结: 以上就是一些HBase依赖ZooKeeper完成分布式协调功能典型场景。...由于ZooKeeper出色分布式协调能力及良好通知机制,HBase各版本演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper应用场景,从趋势上来看两者交集越来越多。

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