1.金融行业的风险评估与股票加个预测；医疗行业的疾病预测；零售行业的销售预测；2.数据预处理模块：数据收集与数据清洗；模型训练模块：特征选择与模型选择和模型训练；模型评估模块：指标计算和模型验证；3.技术选型：python语言首选，numpy数据库，scikit-learn机器学习库，matplotlib数据可视化；架构特点：模块化设计，数据驱动，可扩展性与实时性。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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