背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡.评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法. 评分卡建模理论常被用于各种信用评估领域,比如信用卡风险评估.贷款发放等业务.另外,在其它领域评分卡常被用来作为分数评估,比如常见的客服质量打分.芝麻信用分打分等等.在本文中,我们将通过一个案例为大家讲解如何通过PAI平台的金融板块组件,搭建出一套评分卡建模方案. 本

#对coursera上Andrew Ng老师开的机器学习课程的笔记和心得: #注:此笔记是我自己认为本节课里比较重要.难理解或容易忘记的内容并做了些补充,并非是课堂详细笔记和要点: #标记为<补充>的是我自己加的内容而非课堂内容,参考文献列于文末.博主能力有限,若有错误,恳请指正: #---------------------------------------------------------------------------------# <补充>机器学习按照数据标记分可分

简介 前面介绍的线性回归,SVM等模型都是基于数据有标签的监督学习方法,本文介绍的聚类方法是属于无标签的无监督学习方法.其他常见的无监督学习还有密度估计,异常检测等. 聚类就是对大量未知标注的数据集,按照数据的内在相似性将数据集划分为多个类别(在聚类算法中称为簇),使类别内的数据相似度高,二类别间的数据相似度低. 相似度 在聚类算法中,大多数算法都是需要计算两个数据点之间的相似度,所以先介绍一下计算相似度的方法. 图1 其中Minkowski距离是所有范式距离的统称,当p=1时是L1距离也叫曼哈

K-means聚类算法 测试: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 31 10:59:20 2017 @author: Administrator """ ''' 现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主 要变量数据,这八个变量分别是:食品. 衣着. 家庭设备用品及服务. 医疗 保健. 交通和通讯. 娱乐教育文化服务. 居住以及杂项商品和服务. 利用已 有数据

一.概念 K-means是一种典型的聚类算法,它是基于距离的,是一种无监督的机器学习算法. K-means需要提前设置聚类数量,我们称之为簇,还要为之设置初始质心. 缺点: 1.循环计算点到质心的距离,复杂度较高. 2.对噪声不敏感,即使是噪声也会被聚类. 3.质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响. 二.计算 K-means需要循环的计算点到质心的距离,有三种常用的方法: 1.欧式距离 欧式距离源自N维欧氏空间中两点x,y间的距离公式,在二维上(x1,y1)到(x2,y2)的距离体现为:

聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类. 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法.如果将数据集分成两类,即k=2,K-means算法过程如下: 1.首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心 2.K-means算法有两部,第一步cluster assignment step,遍历所有样

一.聚类 聚类分析是非监督学习的很重要的领域.所谓非监督学习,就是数据是没有类别标记的,算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律.而聚类分析就是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个“簇”.它的难点是不好调参和评估.下面是sklearn中对各种聚类算法的比较. 二.K-Means算法 KMeans算法在给定一个数k之后,能够将数据集分成k个“簇”={C1,C2,⋯,Ck}C={C1,C2,⋯,Ck},不论这种分类是否合理,或者是否有意义.算法需要最小化平方误差: 其中

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): ''' 生成用于聚类的数据集 :param centers: 聚类的中心点组成的数组.如果中心点是二维的,则产生的每个样本都是二维的. :param num: 样本数 :param std: 每个簇

注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程. (3)聚类的性能度量: 1)外部指标:该指标是

聚类的定义: 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,它是无监督学习. 聚类的基本思想: 给定一个有N个对象的数据集,构造数据的k个簇,k≤n.满足下列条件: 1. 每一个簇至少包含一个对象 2. 每一个对象属于且仅属于一个簇 3. 将满足上述条件的k个簇称作一个合理划分基本思想:对于给定的类别数目k,首先给出初始划分,通过迭代改变样本和簇的隶属关系,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次好. k-Means算法

1. 归类: 聚类(clustering):属于非监督学习(unsupervised learning) 无类别标记(class label) 2. 举例: 3. Kmeans算法 3.1 clustering中的经典算法,数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数k:将事先输入的n个数据对象划分为k个类以便使得获得的聚类满足:同一类中对象之间相似度较高,不同类之间对象相似度较小. 3.3 算法思想 以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值

一.概念 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,DBSCAN需要两个参数,一个是以P为中心的邻域半径:另一个是以P为中心的邻域内的最低门限点的数量,即密度. 优点: 1.不需要提前设定分类簇数量,分类结果更合理: 2.可以有效的过滤干扰. 缺点: 1.对高维数据处理效果较差: 2.算法复杂度较高,资源消耗大于K-means. 二.计算 1.默认使用第一个点作为初始中心: 2.通过计算点到中心的欧氏距离和领域半径对比,小于则是邻域点: 3.计算完所有点,统计邻域内点数量,小于于最低门限点数量则为噪

DBSCAN算法 基本概念:(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 核心对象:若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点.(即 r 邻域内点的数量不小于 minPts) ε-邻域的距离阈值:设定的半径r 直接密度可达:若某点p在点q的 r 邻域内,且q是核心点则p-q直接密度可达. 密度可达:若有一个点的序列q0.q1....qk,对任意qi-qi-1是直接密度可达的,则称从q0到qk密度可达,这实际上是直接密

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

目录 一:学习机器学习原因和能够解决的问题 二:为什么选择python作为机器学习的语言 三:机器学习常用库简介 四:机器学习流程   机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.从数据中提取知识,也被称为预测分析 或 统计学习.   它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径.   下面就让我们先了解一下机器学习吧. 一:学习机器

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本项目需解决的问题 本项目通过利用信用卡的历史交易数据,进行机器学习,构建信用卡反欺诈预测模型,提前发现客户信用卡被盗刷的事件. 建模思路 项目背景 数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据.此数据集显示两天内发生的交易,其中284,807笔交易中有492笔被盗刷.数据集非常不平衡,积极的类(被盗刷)占所有交易的0.172%. 它只包含作为PCA转换结果的数字输入变量.不幸的是,由于保密问题

1. 聚类分析 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术 ---->> 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分,划分后每个群组内部各对象相似度很高,而不同群组之间的对象彼此相异度很高. *** 回归.分类.聚类的区别 : 有监督学习 --->> 回归,分类    /   无监督学习  --->>聚类 回归 -->>产生连续结果,可用于预测 分类 -->>产生连续

博客已经迁移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) Andrew Ng的Machine Learning比較简单,已经看完.林田轩的机器学习基石很多其它的是从概率论的角度来介绍机器学习,之前的视频已经听了大半.但好多都是模棱两可. 如今从头開始,认真整理笔记.笔记的结构遵从课程视频的结构. 以下是机器学习基石的第一讲:the learning problem Course Introduction 机器学习是一门理论和实践相结合的课

python大战机器学习——聚类和EM算法   注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程.

选中一个需要进行测试的Leonardo机器学习服务,点击Configure Environments: 因为我不想使用sandbox环境,所以我选择了eu10这个region: 维护clientid和secret: 在SAP Cloud Platform cockpit里创建了service key后,会得到这个client id和secret. 要消费机器学习api,先要获得Access Token: 把postman里得到的Access Token填到API测试控制台的Authorizati