遞歸特征消除（Recursive feature elimination） 遞歸特征消除的主要思想是反復構(gòu)建模型，然后選出最好的（或者最差的）特征（根據(jù)系數(shù)來選），把選出來的...
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遞歸特征消除（RFE）+ 交叉驗證 -
利用Logistic回歸擬合信用評分卡模型一、關于互聯(lián)網(wǎng)金融授信產(chǎn)品的風控建模 如何利用機器學習以及大數(shù)據(jù)技術來降低風險呢？如何建立信用評分的模型呢？本文將針對這些問題簡單介紹互金行業(yè)中授信產(chǎn)品的風控建模過程，內(nèi)容主...
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學以致用樂趣無窮。因懶惰而放棄的，是你的一生。
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QChart任務數(shù)預測項目實戰(zhàn)--Apple的學習筆記我做任何事都喜歡有計劃。之前用django開發(fā)了按艾賓浩斯曲線定制的復習系統(tǒng)(http://www.lxweimin.com/p/23e27bbaf9cf)。之后我也修改了下...
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數(shù)據(jù)挖掘模型中的IV和WOE詳解1.IV的用途 IV的全稱是InformationValue，中文意思是信息價值，或者信息量。 我們在用邏輯回歸、決策樹等模型方法構(gòu)建分類模型時，經(jīng)常需要對自變量進行篩選。比...
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深入淺出--梯度下降法及其實現(xiàn)梯度下降的場景假設梯度梯度下降算法的數(shù)學解釋梯度下降算法的實例梯度下降算法的實現(xiàn)Further reading 本文將從一個下山的場景開始，先提出梯度下降算法的基本思想，進而...
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數(shù)據(jù)是0，應用是1，為實現(xiàn)從0到1的愿景而努力。打造離生意最近的數(shù)據(jù)觀察。
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專業(yè)相關微信公眾號遙感與機器學習(stdrei)，歡迎關注。
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現(xiàn)實世界中的各種現(xiàn)象幾乎都包含空間、時間和屬性三個基本特征。在機器學習、大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)和智慧城市的不斷驅(qū)動下，時空數(shù)據(jù)來源和分析手段不斷豐富。歡迎投稿關注Python與空間數(shù)據(jù)（遙感，GIS，Lidar等），時間數(shù)據(jù)（傳感器監(jiān)測，金融時間序列）及社交網(wǎng)絡時空數(shù)據(jù)分析等等相關內(nèi)容。
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Hi，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專題遇見你。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考，數(shù)碼產(chǎn)品極客體驗分析等類型文章 投稿須知：http://www.lxweimin.com/p/4edc76104c27 專題主編：@若錦 http://www.lxweimin.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專題官方社群交流、學習，添加時備注簡書ID。
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借一斑略知全豹，以一目盡傳精神。 投稿須知： 1.本專題收錄各種類型短篇小說，內(nèi)容須言 之有物。 2.內(nèi)容須為原創(chuàng)，結(jié)構(gòu)完整（未完待續(xù)及連 載小說請勿投）。 3.字數(shù)要求：三千字以上，三萬字以下。 4.文章排版整潔，段落分明，無明顯錯別 字。 5.優(yōu)秀短篇，編輯將會手動加入短篇小說月刊專題，并邀請加入優(yōu)秀作者群。 更多投稿要求請點擊《短篇小說專題投稿指南》http://www.lxweimin.com/p/e46829ef7a33 專題主編：蘇小飛 http://www.lxweimin.com/u/7ef36743bc26 申請短篇小說專題群交流學習，請?zhí)砑又骶幪K小飛微信13953505883，編輯李布波微信18764407758。加微信請備注“短篇小說群”。
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老俞（俞亮），混跡GIS領域十余年，敲過代碼，寫過文檔，帶過隊伍，跑過客戶。從體制內(nèi)離職創(chuàng)業(yè)，從事空間大數(shù)據(jù)可視化、地理智能應用、室內(nèi)定位等領域(GeoAIoT)的應用。
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最前沿的地理信息技術，涵蓋GIS（地理信息科學），GNSS或GPS（全球定位系統(tǒng)），RS（遙感），Surveying（測繪）。歡迎各類GISer，或者測繪er，踴躍投稿！！！想當編輯的請私信我！！ 開發(fā)者頭條 http://toutiao.io/subjects/12402
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