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    遞歸特征消除(RFE)+ 交叉驗(yàn)證

    遞歸特征消除(Recursive feature elimination) 遞歸特征消除的主要思想是反復(fù)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(lái)選),把選出來(lái)的...

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    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...

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    QChart任務(wù)數(shù)預(yù)測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)--Apple的學(xué)習(xí)筆記

    我做任何事都喜歡有計(jì)劃。之前用django開(kāi)發(fā)了按艾賓浩斯曲線定制的復(fù)習(xí)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(jià)值,或者信息量。 我們?cè)谟眠壿嫽貧w、決策樹(shù)等模型方法構(gòu)建分類模型時(shí),經(jīng)常需要對(duì)自變量進(jìn)行篩選。比...

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    深入淺出--梯度下降法及其實(shí)現(xiàn)

    梯度下降的場(chǎng)景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學(xué)解釋梯度下降算法的實(shí)例梯度下降算法的實(shí)現(xiàn)Further reading 本文將從一個(gè)下山的場(chǎng)景開(kāi)始,先提出梯度下降算法的基本思想,進(jìn)而...

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