一.逻辑回归 概率分类模型 选取样本:对逻辑回归这种概率分类模型来说维持原来样本真实的分布还是有必要的,但是对一些树模型来说可以通过采样来平衡样本. 原来评分卡建模还有个拒绝推断,就是为了还原人群真实的坏账率. 如果样本量充足,基本就不用进行样本均衡.(本分的项目坏账1.5%没有进行处理) 充足与否主要看坏样本数,不同公司标准不一样,一般定1000,或者2000条. Train/Test/OOT样本 样本均衡这块,如果欠采样减少了总体样本数,不如对坏样本过采样.欠采样容易丢失信息. “训练数据只…

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有…

案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级 数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量 1.加载包和数据集 library(pROC) library(DMwR)model.df <- read.csv('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一天\\4信用评级\\customer defection data.csv',sep=',',header=T 2.查看数据集, dim(model.df) hea…

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (柒) 第七章 3D建模与仿真 urdf Gazebo V-Rep Webots Morse 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. 提供ROS接口的3D软件比较多,本章以最典型的Gazebo介绍为主,从Player/Stage/Gazebo发展而来,现在独立的机器人仿真开发环境,目前2016年最新版本Gazebo7.1配合ROS(kinetic)使用. 补充内容:http://blo…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 随机森林就是由多个决策树组合而成的投票机制. 理解随机森林,要先了解决策树 随机森林是一个集成机器学习算法…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/87968830 转载 浅谈行为评分卡我们知道行为评分卡只要用在…

分析赛题类型,才能有的放矢. 评论区留下邮箱地址,送你国奖论文分析 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数模竞赛国赛 A题类型分析 年份 题目 要求 方法 2020A 炉温曲线 建立温度模型,计算炉温曲线,确定最大速度 根据传热学方程建立温度分布机理模型:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2019A 高压油管的压力控制 确定不同条件下的控制方案 根据力学方程建立压力变化机理方程:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2018A 高…

随着金融业数字化程度进一步加深,互联网垂直电商.消费金融等领域与人们生活的深度融合,数字科技在安全风险控制上已经成为了重要的基石.如何主动防范化解风险,建立智能化的实时风险监测预警体系,加速业务模式转型,提升价值创造能力,对于银行.第三方支付以及互联网等企业的风控作用尤为重要. 人工智能加持下的"Dinsight实时风控引擎" 现今金融风控技术的应用场景已经渗透到众多场景中,例如信用借贷.保险.支付.供应链金融等诸多场景,而其中最为典型和广泛的应用领域是信贷领域和保险领域.而在后疫情时…

这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制.BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力.不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用. 之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断,或者分段得到文本表征后再进行融合.这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式,降低内存/计算复杂度,实现长文本建模.Google出品的Efficient Transformers: A Survey里面对更高效…

文章写到这里,我一直在犹豫是继续写针对中小型框架的设计还是写些框架设计上的进阶方面的内容?对于中小型系统来说,只要将前面的内容进行一下细化,写上二三十章具体开发上的细节,来说明这个通用框架怎么开发的就已完全足够了,因为对于中小型系统来说,并不是很复杂,简单的了解三层架构就已经够用了,而使用太多的设计反而有点罗嗦,因为基本上没有什么人会为中小型系统花费太多的设计工作.而对于设计大型平台的框架设计,又深深感到自己的积累还远远不够,写出来怕会误导大家.但不换个思维来讲述也很难说清框架的设计思想,别人拿…