本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ---------------------------------- 一.logit值的来源 逻辑回归一般将因变量二分类变量的0-1转变为频率[0,1],变成odds(优势比,[0,+∞]),然后log一下成为Logit值([-∞,+∞]) 优势比就是:odds=P(y=1)/P(y=0) logit值:logit=log(odds) 什么是sigmoid函数? 先定

https://blog.csdn.net/jofranks/article/details/7895316 https://blog.csdn.net/caoshiying/article/details/52876090 https://blog.csdn.net/phenixyf/article/details/46121335

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了 大数据文摘 1月8日 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰

ARC 全称:Automatic Reference Counting 使用ARC 只需要在建立一个新的项目的时候把 下面的√打上 Xcode5以后都会默认建议开发者使用ARC机制 新的项目中如果有部分文件不想使用ARC就 在Build Phases中找到那个文件 后面修改成-fno-objc-arc 就得项目中如果有部分文件想使用ARC就 Build Phases中找到那个文件 后面修改成-f-objc-arc 在使用了ARC开发程序中不能再出现release或者autorelease 否则就

不知道对EF感兴趣的并不多,还是我翻译有问题(如果是,恳请你指正),通过前几篇的反馈,阅读这个系列的人不多.不要这事到最后成了吃不讨好的事就麻烦了,废话就到这里,直奔主题. 2-2 从已存在的数据库创建模型 问题 有一个存在的数据库,它拥有表.也许还有视图.外键.你想通过它来创建一个模型. 解决方案 让我们设想,你拥有一个描述诗人(Poet)以及他们的诗(Poem),还有他们之间关系的数据库.如图2-7所示. 图2-7 一个关于诗人及他们的诗的简单数据库 从上图可以看出,一个诗人可能是一首或多首

本文是Web API系列教程的第6.4小节 6.4 Model Validation 6.4 模型验证 摘自:http://www.asp.net/web-api/overview/formats-and-model-binding/model-validation-in-aspnet-web-api By Mike Wasson|July 20, 2012 作者:Mike Wasson | 2012-6-20 When a client sends data to your web API,

前言 阅读本文之前,您也可以到Asp.Net Web API 2 系列导航进行查看 http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html 本文参考链接文章地址http://www.asp.net/web-api/overview/formats-and-model-binding/model-validation-in-aspnet-web-api 当客户端发送数据给你的Web API时,你通常希望在做其它处理之前先对数据进行验证. Data Annotati

原文:ArcGIS API for Silverlight 调用GP服务准备---GP模型建立.发布.测试 第一篇.GP降雨量等值线建模.发布及测试 在水利.气象等行业中,要在WebGIS中实现空间分析功能,如绘制等值线.等高线.等直面.缓冲区等都是经常遇到,经过一段时间的学习和研究,查阅ESRI文档,请教他人,终于可以说是初步实现了等值线功能,这里记录下来详细的操作步骤和图片说明,一方面是对此次努力的总结,另一方面希望也能给后来用到这方面的其他同志们,起个抛砖引玉的作用. 下一篇是关于Silv

转载自:http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/1902886#comments 事件驱动模型简介 事件驱动模型也就是我们常说的观察者,或者发布-订阅模型:理解它的几个关键点: 首先是一种对象间的一对多的关系:最简单的如交通信号灯,信号灯是目标(一方),行人注视着信号灯(多方): 当目标发送改变(发布),观察者(订阅者)就可以接收到改变: 观察者如何处理(如行人如何走,是快走/慢走/不走,目标不会管的),目标无需干涉:所以就松散耦合了它们之间的关系. 接

Model Validation(模型验证) 前言 阅读本文之前,您也可以到Asp.Net Web API 2 系列导航进行查看 http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html 本文参考链接文章地址http://www.asp.net/web-api/overview/formats-and-model-binding/model-validation-in-aspnet-web-api 当客户端发送数据给你的Web API时,你通常希望在做其它处理之前

简介: RDF 越来越被认为是表示和处理半结构化数据的一种极好选择.本文中,Web 开发人员 Philip McCarthy 向您展示了如何使用 Jena Semantic Web Toolkit,以便在 Java 应用程序中使用 RDF 数据模型. “资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)”最近成为 W3C 推荐标准,与 XML 和 SOAP 等 Web 标准并排.RDF 可以应用于处理特殊输入数据(如 CRM)的领域,已经广泛用于社会网络和自助出

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载. 使用Python的Django模型的话,一般都会用它自带的ORM(Object-relational mapping)模型.这个ORM模型的设计比较简单,学起来不会特别花时间.不过,Django的ORM模型有自己的一套语法,有时候会觉得别扭.这里聊一下我自己的体会. 模型设计 这一部分算处理得比较好的部分.Django的数据模型的建立过程很简单,就是继承django.db.models中的Model类,

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程 所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. Python及Django学习QQ群:453131687 接着第一部分,本节将讲述如何安装数据库,编写第一个模型以及简要的介绍下Django自动生成的后台管理admin站点. 一.数据库安装 打开mysite/settings.py配置文件,这是整个Django项目的设置中心.Django默认使用SQLite数据库,因为Python源生支持S

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

1.模型目的: V模型的目的在于改进软件开发的效率和效果. 2.常见理论性描述:  V模型从整体上看起来,就是一个V字型的结构,由左右两边组成. 左边的下划线分别代表了需求分析.概要设计.详细设计.编码,又称为软件开发生命周期 - SDLC: 右边的上划线代表了单元测试.集成测试.系统测试与验收测试,又称为软件测试生命周期 - STLC 看起来V模型就是一个对称的结构,它的重要意义在于,非常明确的表明了测试过程中存在的不同的级别,并且非常清晰的描述了这些测试阶段和开发阶段的对应关系,在每个软件开

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载. 使用Python的Django模型的话,一般都会用它自带的ORM(Object-relational mapping)模型.这个ORM模型的设计比较简单,学起来不会特别花时间.不过,Django的ORM模型有自己的一套语法,有时候会觉得别扭.这里聊一下我自己的体会. 模型设计 这一部分算处理得比较好的部分.Django的数据模型的建立过程很简单,就是继承django.db.models中的Model类,

什么是FM模型 FM英文全称是“Factorization Machine”,简称FM模型,中文名“因子分解机”. FM模型其实有些年头了,是2010年由Rendle提出的,但是真正在各大厂大规模在CTR预估和推荐领域广泛使用,其实也就是最近几年的事. FM模型 原理参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50426292 不过我给个个人判断:我觉得FM是推荐系统工程师应该熟练掌握和应用的必备算法,即使你看很多DNN版本的排序模型,你应该大多数情况会看到它的影子, 原因