10、机器学习在健康保险与酒店行业的应用洞察

最新推荐文章于 2025-12-09 22:06:33 发布
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分类专栏： 智能科技前沿探秘 文章标签： 机器学习 健康保险 酒店行业
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机器学习在健康保险与酒店行业的应用洞察

健康保险领域的机器学习应用

在健康保险领域，机器学习展现出了强大的预测能力。我们可以从数据获取、特征工程、模型训练与评估等方面来深入了解其应用。

数据获取

可从 KAGGLE 下载个人医疗保健支出数据集，该数据集由 Miri Choi 在 2018 年提交，包含七个属性，具体如下表所示：
| Sr. No. | Feature name | Description |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | Age | 年龄是医疗保健的主要考虑因素 |
| 2 | Sex | 性别 |
| 3 | BMI (Body mass index) | 了解人体情况，与身高相比体重过高或过矮 |
| 4 | Children | 受抚养人/子女数量 |
| 5 | Smoker | 吸烟状态 |
| 6 | Region | 居住地区 |
| 7 | Charges | 健康保险涵盖的医疗费用 |

特征工程

特征工程是机器学习中提高算法效率的重要方法。通过逐步处理，将特定领域的专业知识应用于原始数据。在医疗保险成本统计中，吸烟状态、身体质量指数和患者年龄等属性起着关键作用。而性别、子女数量和地区对成本影响不大，在生成热图以确定因变量和自变量之间的关系后，可能会决定不包含这三列。热图有助于直观地看出哪些特征之间或与感兴趣的因变量之间的相关性最强。

Principal Component Analysis (PCA) 常用于从数据中提取特征并降低数据集的维度。通过该方法，高维数据

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22、机器学习与保险行业数字化转型的研究洞察
threejs5artist的博客
08-22 45
本博文探讨了机器学习在应用市场分析中的作用，并深入研究了保险行业在数字化转型过程中面临的挑战与应对策略。内容涵盖数据分析方法、物联网的应用、以及影响数字化转型的组织、文化、技术和环境障碍。通过相关案例和研究方法，博文为保险行业的未来发展提供了理论支持与实践指导。
1、新兴技术与区块链在保险行业的应用洞察
linux的博客
09-03 42
本文深入探讨了新兴技术与区块链在保险行业的应用与影响。从预测分析、人工智能、物联网到区块链，多项技术正在重塑保险业务模式，推动市场创新与效率提升。文章详细分析了技术在健康保险、理赔管理、风险评估等领域的应用，并探讨了大数据与数据科学带来的机遇与挑战。同时，重点阐述了区块链在承保、智能合约、P2P保险等方面的应用潜力及其对保险和金融服务的结构性影响。最后，文章指出，尽管技术带来了显著优势，但数据安全、隐私保护和监管合规仍是行业需共同应对的关键问题。
26、机器学习分析在金融与医疗行业的应用与挑战
bert9linguist的博客
06-27 67
本文探讨了机器学习分析在金融与医疗行业的应用、挑战及未来发展趋势。在金融领域，重点包括违约贷款预测、欺诈检测、算法交易和客户服务等方面的应用，同时面临数据安全和实时信息处理等挑战。在医疗领域，机器学习推动了精准诊断、智能影像识别和药物研发的变革，但也受到非结构化数据和信息集中化的限制。文章还对比了两个行业在数据特点、应用重点和驱动因素上的异同，并展望了未来发展方向，如更精准的风险评估、个性化金融服务、自动化交易以及精准医疗和智能影像诊断。
机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统
2303_77568009的博客
12-09 883
这篇博客详细介绍了基于Streamlit构建的交互式K-means聚类学习平台。该项目通过模块化设计，带领用户从数据生成、算法原理演示、最佳K值选择，到实际应用场景（如客户细分、图像颜色量化）和交互式练习，完整实践无监督学习流程。平台集成了丰富的可视化组件与即时反馈功能，特别适合机器学习初学者直观理解K-means的核心概念与实现步骤。博客还提供了完整的代码解析、运行指南及资源推荐，是一份深入浅出的实战教程。
机器学习进阶＜4＞探索数据中的物以类聚——直观理解k-均值聚类算法
2303_77568009的博客
12-09 308
这篇博客以生动的生活场景（如手机相册分类、商场客户分组）为引，深入浅出地介绍了经典的K-means聚类算法。通过“选班干部”的比喻和宠物数据集的Python可视化演示，清晰阐释了其“初始化、分配、更新、判断”四步核心流程，并展示了如何用肘部法则科学选择聚类数量。
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
m0_57847742的博客
12-04 1118
您认为在控制优化与可靠性预测这两个方向中，哪一项的产业化落地会更快，面临的障碍更小？
【机器学习三大范式对比总结】
严文文 Chris
12-04 287
当初我学机器学习，一看到这些复杂的表格和术语就头疼。直到有一天，我意识到，这三种学习范式其实就像我们人类不同的学习方式，我才恍然大悟。现在，我希望以这段心路历程，带你用全新的视角理解它们。想象你被丢进一个完全陌生的市场，没有任何商品标签。你正在用什么范式面对你的知识、你的工作、你的人生困境呢？这个问题的答案，或许比任何算法选择都更有价值。所以，理解这三大范式，不仅仅是记住一张表格。它是在理解机器如何“学习”的同时，反过来。），你通过反复练习，学会从题目推导答案的。），自我完善，实现“举一反三”。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 1119
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
【52】均值漂移（MeanShift）算法原理解析与代码实现
Try_再努力一点
12-05 1262
本文系统解析均值漂移（MeanShift）算法，从“沿密度上升寻聚类”的核心逻辑切入，推导基础运算公式与核函数改进版，结合聚类、图像分割等典型应用，拆解完整运算步骤，帮助理解其原理与实践价值。均值漂移是一种直观且强大的密度聚类算法，从“漂移找密度极点”的核心逻辑出发，通过公式推导与核函数改进，解决了等权值的缺陷，广泛应用于聚类、图像分割、目标跟踪等领域。理解其原理与步骤，能更好地将其应用于实际问题中。
【机器学习】28-29 推荐系统 & 推荐系统实现
weixin_54010404的博客
12-08 519
本文介绍了推荐系统的核心算法——协同过滤。首先以电影推荐为例，讨论了基于用户评分和电影特征的线性回归模型。随后详细阐述了协同过滤算法的原理，通过交替优化用户参数和电影特征来实现推荐。文章还扩展到二元标签场景，并介绍了均值归一化处理冷启动问题的方法。最后提到TensorFlow的自动微分工具可以简化实现，并分析了算法的局限性，包括冷启动问题和未充分利用已知特征等。协同过滤算法通过挖掘用户-物品交互数据的内在关联性，为个性化推荐提供了有效解决方案。
深度学习高级教程：基于生成对抗网络的五子棋对战AI
桃李不言下自成蹊
12-08 585
生活场景类比：生成对抗网络就像一个造假者和一个鉴宝师在互相竞争。造假者（生成器）试图制造假文物，鉴宝师（判别器）试图区分真假文物。随着时间的推移，造假者的技艺越来越高超，鉴宝师的眼光也越来越敏锐，最终造假者能制造出几乎以假乱真的文物。生成器（Generator）：生成假数据，试图欺骗判别器判别器（Discriminator）：区分真实数据和生成器生成的假数据"""残差块，有助于梯度流动和信息保留"""# 快捷连接，处理通道数变化if stride!
基于机器学习的糖尿病预测
qq_43710593的博客
12-09 182
目的：根据病人的入院记录的标签判断病人在短期时间内是否可能再次入院Y标签：按照患者是否会在 30 天内再次入院划分为：0，1包含特征：种族、性别、年龄、入院类型、住院时间、检测次数、HbA1c 检测结果、胰岛素释放试验结果、用药数量、糖尿病药物、门诊诊断记录、急诊就诊数等47个属性。
[Machine Learning] 机器学习中的Collate
浮生的博客
12-05 309
【代码】[Machine Learning] 机器学习中的Collate。
【机器学习】python旅游数据分析可视化协同过滤算法推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅
qq_64605578的博客
12-04 870
本文介绍了一个基于Django框架的旅游分析推荐系统，该系统整合了Web开发、数据存储、机器学习和可视化技术。系统通过MySQL存储多维度旅游数据，采用Scikit-learn实现协同过滤推荐算法，并利用Echarts等工具进行数据可视化。主要功能包括用户交互、数据管理、分析可视化和智能推荐，创新性地将推荐算法与多维度分析相结合，为普通游客提供个性化景点推荐，同时为旅游从业者提供数据分析工具。项目展示了机器学习技术在旅游领域的应用价值，源码获取方式见文末。
在openEuler操作系统基础上实现机器学习开发以及openEuler优势分析
初九之潜龙勿用
12-08 672
我们都知道，openEuler 作为华为开源的企业级 Linux 操作系统，凭借对鲲鹏架构的深度定制优化、经过工业级验证的稳定内核性能以及持续扩容的开源生态支持，已成为机器学习开发领域的优选底座。其内核层面针对异构计算场景设计的智能算力调度机制，能够动态分配 CPU、GPU 及 NPU 等硬件资源，精准匹配机器学习任务中数据预处理、模型训练与推理部署的差异化资源需求，显著提升算力利用率；
机器学习Scikit-learn库的使用技巧
mygctong的博客
12-05 269
本文介绍了Python机器学习库sklearn的基本使用方法，主要包括：1)数据准备（加载数据、划分训练测试集、标准化）；2)分类算法（逻辑回归、决策树等）；3)回归算法；4)聚类算法；5)模型评估指标；6)特征工程（特征选择、降维）；7)参数调优（网格搜索）；8)交叉验证。文章提供了详细的代码示例，涵盖了机器学习流程的主要环节，适合初学者快速上手sklearn。
Data Augmentation数据增强
Frost_Descent的博客
12-06 1016
数据增强是通过对原始数据进行合理变换来扩充训练集的技术，分为有监督和无监督两类。有监督增强包括单样本操作（如几何/颜色变换）和多样本混合（如SMOTE、mixup）。无监督增强包含随机生成（如GAN）和学习策略（如AutoAugment）。该技术能有效解决数据不足问题，防止模型学习不相关特征，提升泛化能力。例如在图像识别中，通过旋转、颜色调整等操作可增加数据多样性，而不改变图像本质特征。
周志华《机器学习—西瓜书》四
2301_80402620的博客
12-07 623
本文介绍了决策树的基本原理和关键算法。决策树通过树形结构进行决策，内部节点对应属性测试，叶节点对应预测结果。核心算法包括递归划分属性和三种停止条件。重点阐述了三种属性划分准则：信息增益（ID3算法）、增益率（C4.5算法）和基尼指数（CART算法），并通过西瓜分类案例演示了信息增益的计算过程。文章指出，相比划分准则的选择，剪枝操作对决策树泛化性能的影响更为显著，是防止过拟合的主要手段。不同划分准则对模型性能影响有限，而合理剪枝可显著提升带噪数据的泛化能力。
机器学习之python的matplotlib库和sklearn库
最新发布
2201_75573294的博客
12-09 426
在了解matplotlib库和sklearn库前我们先补充一些pandas库中dataframe的常见用法，在后面机器学习中会经常用到。用来做数据分析和预测建模的第三方库，是python的机器学习库，需要先下载，为了以后学习方便，这边我下载的是1.0.2版本。matplotlib库是用来画图的第三方库，数据可视化，需要先下载，调用的pyplot是生成一个绘画板。loc是根据行名列名进行选取的，iloc是根据索引号，冒号是全部信息，逗号是和。行名我们不设置的时候，是自动填充0，1，2，3……
基于机器学习的供水管网漏损预测研究
laizonghai的博客
12-09 463
模型融合技术通过整合多个独立的学习模型，以达成对最终预测结果的共识。构成模型融合的各个独立学习器之间的差异主要表现在以下三个维度：（1）训练数据的差异每个学习器可能使用不同的数据子集、采用不同的数据预处理和特征选择方法。（2）模型结构的差异可能包括各种类型的模型，如树模型（例如随机森林、XGBoost）、神经网络（如CNN、LSTM）等，以及各自的变化。（3）模型参数的差异在模型配置时，如随机种子、权重初始化、损失函数等参数设置也会有所不同。这些差异性有助于提高融合模型的泛化能力。
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