今天去中关村参加了IBM的关于AI的一个讲座，园区很棒，讲座提供的茶点咖啡也是很棒的，还有小礼品哦，刚开始是IBM的一个高管做的一些IBM的介绍。
后面是一个创业公司的CEO余佳做的分享，同济计算机系，保研复旦，随后去国外留学然后在摩根工作，13年辞职回国创业，最厉害的是参加歌唱比赛，篮球比赛而且竟然是Dota世界女子组冠军，她说没有什么事是做不好的，只是你不用心分析，好好珍惜生命里的每一个节点，当他们串联的时候，就会闪耀真正的光辉。
下面来进行IBM一个简单的训练模型
首先去https://git.oschina.net/qwerttaa/test，下载要用data和note并解压。
下面需要你能连接外网进行访问，如果你没有VPN，可以下载蓝灯来进行翻墙，亲测比IBM发的VPN还要快，哈哈。
进入https://apsportal.ibm.com/projects/new-project?context=analytics这个网站，先注册一个IBM的账号。
然后点击projects，然后选择View All Projects。
这时会有一个预先帮你创建好的项目，你可以重新再创建一个，点击create project
在里面只需填写新项目的名字就可以了，然后创建。创建好后我们点击进入这个项目。
点击add notebooks来添加，我们一开始下载的note，点击 add data assets就会出现右边蓝色的视图，将我们解压的data一个一个的拖进这个地方，最终呈现的结果就是我上面的页面。
添加好后，点击n1右边的那支笔来编辑note，页面是这样的。
这是Python的云编辑器，我们可以一行一行的选中来运行，点击左上角那个类似播放按钮就可以运行了，当到第二行的时候就会报错，别担心。我们点击右上角的insert来插入一行，然后
点击右上角的这个按钮，出现该界面，来把rate导入进去。
这样再运行，把出现的data5赋值给data1
，现在继续运行，可以忽略原先第二行报的错了，继续的话后面还是会有相同的错误，这是采 用相同的做法，不过就是要导入sum这个data。
这个例子其实是在根据客户的年龄等一些条件来预测客户的留存率，运行后会有一些图表方便查看，
这是最后训练出来的模型，可以导出来用，这里是用这个模型来预估了一个数据，通过年龄性别等来预估出他的留存率为0.93左右。
最后上机写代码的时候，开源中国的摄影师真给力，尽管我坐在了最后，还是一个劲的给我特写，哈哈。
等地铁的时候，简书上竟然有人找我来写东西了，虽然只是一个很小的东西，却是对我的一个激励，加油。
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