农业贷款预测
简介：
很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。本文借助真实的农业贷款业务场景，利用回归算法解决贷款发放业务。 线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。本文通过农业贷款的历史发放情况，预测是否给预测集的用户发放他们需要的金额的贷款。<br />数据源:UCI开源数据集<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,线性回归(旧),合并列<br />
相关实践学习
使用PAI+LLaMA Factory微调Qwen2-VL模型，搭建文旅领域知识问答机器人
使用PAI和LLaMA Factory框架，基于全参方法微调 Qwen2-VL模型，使其能够进行文旅领域知识问答，同时通过人工测试验证了微调的效果。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习，掌握机器学习的概念和常用的算法。
