数据说明 本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id    申请者ID account_number 账户号 bad_ind            是否违约 vehicle_year      汽车购买时间 vehicle_make     汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog           五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr                  全体账户数量 age_oldest_tr     最久

python信用评分卡(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/arsenal0435/article/details/80446829(原文链接) 1.本项目需解决的问题    本项目通

文章转载自微信公众号:机器学习炼丹术.欢迎大家关注,这是我的学习分享公众号,100+原创干货. 文章目录: 目录 1 模型构建函数 1.1 add_module 1.2 ModuleList 1.3 Sequential 1.4 小总结 2 遍历模型结构 2.1 modules() 2.2 named_modules() 2.3 parameters() 3 保存与载入 本文是对一些函数的学习.函数主要包括下面四个方便: 模型构建的函数:add_module,add_module,add_mod

3.3 等效电路模型的构建 接下来,让我们完善直流变压器模型来解决变换器的损耗问题.这将使用众所周知的电路分析技术来确定变换器的电压,电流和效率. 在前面的章节,我们利用电感伏秒平衡和电容电荷平衡得到了式(3.11)和式(3.13),这里我们重写: \[<v_{L}> = 0 =V_{g} - IR_{L} -D^{'}V \\<i_{C}> = 0 =D^{'}I - \frac{V}{R} \tag{3.15} \] 这些方程表明,电感电压与电容电流的直流分量为0.与其像上一节

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

ORM:对象关系映射 一:MTV开发模式把数据存取逻辑.业务逻辑和表现逻辑组合在一起的概念有时被称为软件架构的 Model-View-Controller(MVC)模式. 在这个模式中,Model 代表数据存取层,View 代表的是系统中选择显示什么和怎么显示的部分,Controller 指的是系统中根据用户输入并视需要访问模型,以决定使用哪个视图的那部分. Django也遵循这种MVC开发模式,只不过更名为MTV,下边是django所对应的MVCM ,数据存取部分,由django数据库层处理,

本章开始我们正式进入到实战项目开发过程,如何从需求分析获得的实体数据转到模型设计中来,变成Django项目中得模型层.当然,第一步还是在VS2019 IDE环境重创建一个工程项目,本文我们把工程名称命名为IndDemo,如下图: VS2019创建的Django项目结构如下图 现在按F5调试程序,又来到Django熟悉的欢迎页面了. 接下来让开始这趟实战之旅吧! 1.1. 实体关系图 从上一章需求涉及到的实体,来构建我们的实体关系图吧,这里的步骤也相当于早期开发设计的表结构设计,只是如前面章节说的

目录 神经元的TF实现 安装 神经网络的TF实现 神经元的TF实现 安装 版本: Python 2.7 tf 1.8.0 Linux 略 demo 神经网络的TF实现 # py36 tf 2.1. # import tensorflow as tf import tensorflow.compat.v1 as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() # https://blog.csdn.net/qq_39777550/article/details/

介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着.从检测视频中的目标到计算人群中的人数,计算机视觉似乎没有无法克服的挑战. 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型,可以检测汽车上的损坏区域(参见上面的图像示例).这种模型的基本应用场景为,如果用户可以上传照片并且可以评估来自他们的损害,保险公司可以使用它来更快地处理索赔.如果贷方承销汽车贷款,特别是二手车,也可以使用这种模式. 目录 什么是Mask R-CNN? Mask R-CNN的工作原理 如何构建用于汽车损坏检测的Mask R-CN

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数

1.map做一个标签的数字替换 2.vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从sklean.extract_feature.text 导入,根据词频做一个数字的映射,max_feature表示的是最大的特征数 需要先使用vec.fit ,再使用vec.transform 才有效 3. vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从skle

实验介绍 数据采用Criteo Display Ads.这个数据一共11G,有13个integer features,26个categorical features. Spark 由于数据比较大,且只在一个txt文件,处理前用split -l 400000 train.txt对数据进行切分. 连续型数据利用log进行变换,因为从实时训练的角度上来判断,一般的标准化方式,如Z-Score和最大最小标准化中用到的值都跟某一批数据的整体统计结果有关,换一批数据后标准化就程度就不一样了. 而对于离散型分

Keras基本的使用都已经清楚了,那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型,训练训练,主要就是“练”,所以多做几个案例就知道怎么做了. 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效,实用的图像分类器的方法. 1,热身练习——CIFAR10 小图片分类示例(Sequential式) 示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构.代码如下: # 要训练模型,首先得知道数据长啥样 from __future__ import print_function

概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入人工智能生态 你可以使用Core ML 3为iPhone构建机器学习和深度学习模型 在本文中,我们将为iPhone构建一个全新的应用程序! 介绍 想象一下,在不需要深入了解机器学习的情况下,使用最先进的机器学习模型来构建应用程序.这就是Apple的Core ML 3! 你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?有没有想过Apple是如何利用机器学习和深度学习来驱动其应用和软件的? 如果你对以上任何一个问题

在之前的文章中我们详细介绍过Netty中的NioEventLoop,NioEventLoop从本质上讲是一个事件循环执行器,每个NioEventLoop都会绑定一个对应的线程通过一个for(;;)循环来处理事件消息.今天我们就借鉴NioEventLoop,并加入消息分发策略构建一个基础的Eventloop线程模型. 整个线程模型可以划分为三部分 事件监听及分发(Event):  监听消息事件并通过分发器分发: 分发器(Dispatch):将消息按照分发策略分发到对应的事件循环器中: 事件循环器

在<源码阅读四步走,这才是阅读源码的正确姿势>一文中,给出了源码阅读的完整步骤. 本篇是<如何高效阅读源码>专题的第四篇,正式开始讲解阅读源码的具体方法! 程序界有个老传统,学习新技术时都是从「Hello World」开始的!无论是学习新语言时打印「Hello World」:还是学习新框架时编写个demo! 对于了解语言或项目来说,编写个demo可能就够了.但是如果要阅读项目源码,仅仅是编写个demo是远远不够,你需要通过demo构建「黑盒模型」! 本节内容如下: 什么是黑盒模型,

案例分析:Prosper是美国的一家P2P在线借贷平台,网站撮合了一些有闲钱的人和一些急用钱的人.用户若有贷款需求,可在网站上列出期望数额和可承受的最大利率.潜在贷方则为数额和利率展开竞价. 本项目拟通过该数据集的探索,结合自己的理解进行分析,最终目的的是初步预测哪些人贷款后会还款.哪些人会赖账. 1.探索数据集 loandata = read.csv("prosperLoanData.csv") str(loandata) 结论:一共有81个变量,113937个对象 2.选择分析的变

1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和

1.IV的用途   IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生

介绍 对于金融机构的贷款业务来说,一个顾客的信用信息是极其重要的.因为只有了解客户的信用情况,才能决定是否通过客户的贷款申请.本次将会介绍如何根据用户的一些基本信息来判断顾客的信用或贷款偿还能力. 知识点 数据导入与预览 数据可视化-plotly 特征工程 预测模型的选择 贷款信用评估介绍 本次的内容主要来自于在 Kaggle 上关于贷款信用分析的一个竞赛:贷款偿还能力评估 .该竞赛是一个含奖竞赛,是由 Home Credit 公司发起,并提供相关的数据.我们来简单看一下相关的信息. Home