Python作为一种多范式语言,它的很多语言特性都能从其他语言上找到参照,但是Python依然形成了一套自己的“Python 风格”(Pythonic).这种Pythonic风格完全体现在 Python 的数据模型上,而数据模型中的元接口(指那些名字以两个下划线开头,以两个下划线结尾的特殊方法,例如 __getitem__),就是编写地道的Python代码的秘密所在.这种基于元接口实现的设计模式,也叫鸭子类型(duck typing). 鸭子类型指的是对象的类型无关紧要,只要实现了特定的接口即可

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评

本期开始进入设计方法论的学习,大湿自己也是边学边分享,算是巩固一遍吧: 另外这些理论基本都是交叉结合来应用于工作中,我们学习理论但不要拘泥于理论的框架中,掌握后要灵活运用一点- 这些理论一部分来自于我所在设计团队分享会的内容,是总监和同事们的经验总结: 另一部分来自大湿工作开始,在各大UED团队网站.大牛设计师博客.各类设计理论书籍中的知识. 有朋友可能有疑问:你写的东西,那个XXX也写过,你这个和XX的好像啊,抄的吗… 说实话从2011年UI行业爆发增长,到如今的稳定阶段,行业已经形成了一套近

正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求. 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作

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本系列转载自youtuber sentdex博主的教程视频内容 https://www.youtube.com/watch?v=19yyasfGLhk&index=4&list=PLQVvvaa0QuDcOdF96TBtRtuQksErCEBYZ手工翻译,有任何疑问可以在下方留言,我尽力回答~ 该系列视频已经搬运至bilibili: 点击查看 汉化版视频:点击查看 正确的食用方法:文章大部分为机翻,修正了一些有明显不通顺的地方,能读懂大致意思即可,代码是最重要的,代码量不多很容易看懂 学习

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一.前言:本文是个实践博客,演示如何结合使用自定义库和 HDInsight 上的 Spark 来分析日志数据. 我们使用的自定义库是一个名为 iislogparser.py的 Python 库. 每步的输入和对应的输出 纠正了原文中一个因版本引起的小问题 前提:你先在Azure HDinsight上有一个Apache Spark集群,(似乎现在只能是2.*版本的spark了) 二.将原始数据另存为 RDD 在本部分中,将使用与 HDInsight 中的 Apache Spark 群集关联的 Ju

[编者按]本文作者为 Bryan Helmig,主要介绍 Python 应用性能分析的三种进阶方案.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现. 我们应该忽略一些微小的效率提升,几乎在 97% 的情况下,都是如此:过早的优化是万恶之源.-- Donald Knuth 如果不先想想Knuth的这句名言,就开始进行优化工作,是不明智的.然而,有时你为了获得某些特性不假思索就写下了O(N^2) 这样的代码,虽然你很快就忘记它们了,它们却可能反咬你一口,给你带来麻烦:本文就是为这种情况而准备

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我们团队开发的一款软件是“校友聊”--一个在局域网内免流量进行文字.语音.视频聊天的软件.下面将对此进行NABCD的模型分析. N(Need需求):现如今,随着网络的迅速普及,手机和电脑已经成为每个大学生的必备品,当然尤其是我们学院的同学,要完成作业电脑是必不可少的工具.而对于我们学校来说,并没有实现免费Wifi的全覆盖,所以大多数同学会选择使用8G的校园网或者是外网,手机的流量每个人月平均使用量也会高达300M,如果一个免流量的通信软件提供给大家使用,一定会有很大的用户群. A (Approa

python量化分析系列之---5行代码实现1秒内获取一次所有股票的实时分笔数据 最近工作太忙了,有一个星期没有更新文章了,本来这一期打算分享一些对龙虎榜数据的分析结果的,现在还没有把数据内的价值很好的发掘出来,留作下一期分享吧,争取挖掘出一些有实际投资参考的结论. 前两篇文章分别简单介绍了tushare这个财经数据接口包的使用,用起来很简单顺手,一两句代码就可以获取到你想的要的数据,但是有在群里经常看到说获取数据经常挂,延迟很严重等等,其实那是因为使用者没有好好去领悟和了解工具.片面两篇文章已

下面内容为windows下select模型分析,原博客链接 http://blog.csdn.net/fish_55_66/article/details/50352080 https://www.cnblogs.com/Mr-Zhong/p/4160988.html Select模型的原理和使用步骤 select(选择)模型是Winsock中最常见的I/O模型.之所以称其为“ select模型”,是由于它的“中心思想” 便是利用select函数,实现对 I/O的管理!利用select函数,我们

Python词频分析 一.前言 在日常工作或者生活中,有时候会遇到词频分析的场景.如果是要进行词频分析,那么首先需要对句子进行分词,将句子中的单词进行切割并按照词性进行归类. 在Python中有个第三方库叫jieba(结巴),可以对文章或者语句进行分词.不得不佩服这个库的作者,真是个取名鬼才:) 二.分词 2.1 安装库 jieba库github地址 jieba库官方给出了3中安装库的方式,分别如下: 全自动安装: easy_install jieba 或者 pip install jieba

本文系原创,转载请注明出处~ 小喵的博客:https://www.miaoerduo.com 博客原文(排版更精美):https://www.miaoerduo.com/c/dlib人脸关键点检测的模型分析与压缩.html github项目:https://github.com/miaoerduo/dlib-face-landmark-compression 人脸关键点检测的技术在很多领域上都有应用,首先是人脸识别,常见的人脸算法其实都会有一步,就是把人脸的图像进行对齐,而这个对齐就是通过关键点

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