從創(chuàng)造營(yíng)開(kāi)始,就入了豪門,一直想考古電競(jìng)男主臉--任豪的微博,這幾天空閑來(lái)翻了翻從2015年10月24日他開(kāi)通微博到2020年4月6日的582條原創(chuàng)微博,發(fā)現(xiàn)入豪不虧!~ 首...

從創(chuàng)造營(yíng)開(kāi)始,就入了豪門,一直想考古電競(jìng)男主臉--任豪的微博,這幾天空閑來(lái)翻了翻從2015年10月24日他開(kāi)通微博到2020年4月6日的582條原創(chuàng)微博,發(fā)現(xiàn)入豪不虧!~ 首...
@heysoon 習(xí)慣上是使用1-TNR作為橫坐標(biāo)即FPR
利用Logistic回歸擬合信用評(píng)分卡模型一、關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融授信產(chǎn)品的風(fēng)控建模 如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)呢?如何建立信用評(píng)分的模型呢?本文將針對(duì)這些問(wèn)題簡(jiǎn)單介紹互金行業(yè)中授信產(chǎn)品的風(fēng)控建模過(guò)程,內(nèi)容主...
我一直想把我渣男般秋招的經(jīng)歷寫(xiě)下來(lái),一是想以后可以看看年輕的自己是怎么一步一步變成這樣的,二是希望對(duì)他人有借鑒意義。我的背景出身并不好,二本本科,2016有幸進(jìn)京求學(xué)。入學(xué)起...
@干凈的小白 你install.packages了沒(méi)
ggplot高級(jí)繪圖舉例一、cars包中的Salaries數(shù)據(jù)集 1.查看原數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)有重疊,調(diào)整透明度 修改為刻面圖 暫時(shí)忽略性別和學(xué)術(shù)等級(jí),做非參數(shù)光滑曲線loess,即默認(rèn)值smooth ...
@我也曾經(jīng)憧憬過(guò) 您好,這是用的python
用決策樹(shù)和隨機(jī)森林解決泰坦尼克號(hào)沉沒(méi)問(wèn)題決策樹(shù)和隨機(jī)森林既可以解決分類問(wèn)題,也可以解決預(yù)測(cè)問(wèn)題。 隨機(jī)森林的構(gòu)建有兩個(gè)方面:數(shù)據(jù)的隨機(jī)性選取,以及待選特征的隨機(jī)選取。數(shù)據(jù)的隨機(jī)選取:第一,從原始的數(shù)據(jù)集中采取有放回...
1.前言 RFM模型即"R"——Recency(最近一次消費(fèi)時(shí)間)、"F"——Frequency(一段時(shí)間內(nèi)消費(fèi)頻次)、"M"——(一段時(shí)間內(nèi)消費(fèi)總額)。這三個(gè)指標(biāo)可以將我們...
@一葉云秋 共同學(xué)習(xí)
數(shù)據(jù)處理工具--Pandas模塊強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理模塊Pandas,可以解決數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作,如數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換、缺失值的處理、描述性統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)的匯總等 一、序列與數(shù)據(jù)框的構(gòu)造 Pandas模塊的核心操作對(duì)象...