每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 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.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过程分为了五类.数据准备.变量粗筛.变量清洗.变量细筛…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share —————————————————————————————————————————— 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程 该图源自课程讲义.主要将建模过…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

洛谷P1155 双栈排序题解(图论模型转换+二分图染色+栈) 标签:题解 阅读体验:https://zybuluo.com/Junlier/note/1311990 原题地址:洛谷P1155 双栈排序 那么讲题了 很好的一道图论模型转化的题目 考虑什么情况下两个元素一定要放在不同的栈内 经过一番仔细思考+草稿模拟你会得出 当且仅当存在三元组\((i,j,k)\),其中\(i<j<k\)且\(v[k]<v[i]<v[j]\)时,\(i\)和\(j\)一定要放在两个不同的栈内 抽象理解…

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 一.概述 在Model/View体系架构中,有两种方法可以进行排序:选择哪种方法取决于底层模型. 如果模型是可排序的,即模型类实现了QAbstractItemModel.sort()函数,如QTableView和QTreeView都提供一个API,允许以编程方式对模型数据进行排序.此外,还可以通过将QHeaderView.sortIndicatorChanged()信号连接到QTableView…

生成模型(Generative)和判别模型(Discriminative) 引言    最近看文章<A survey of appearance models in visual object tracking>(XiLi,ACMTIST,2013),在文章的第4节第1段有这样的描述,“Recently,visualobject tracking has been posed as a tracking-by-detectionproblem, where statistical modeli…

无论是利用模型对信用申请人进行违约识别,还是对授信申请人进行逾期识别……在各种各样的统计建模中,永远必不可少的一步是对模型的评价,这样我们就可以根据模型评价指标的取值高低,来决定选取哪个模型.本篇主要讲述一下ROC曲线和K-S曲线的区别和联系. 以二分类问题为例,模型输出会出现四种情况: 我们最关心的结果是正确预测的概率和误判率,常见的指标有: (1)True Positive Rate,简称为TPR,计算公式为TPR=TP/(TP+FN)——所有真实的“1”中,有多少被模型成功选出: (2)F…

参考1 参考2 参考3 1. 为什么选择序列模型 序列模型能够应用在许多领域,例如: 语音识别 音乐发生器 情感分类 DNA序列分析 机器翻译 视频动作识别 命名实体识别 这些序列模型都可以称作使用标签数据(X,Y)作为训练集的监督式学习,输入x和输出y不一定都是序列模型.如果都是序列模型的话,模型长度不一定完全一致. 2. Notation(标记) 下面以 命名实体识别 为例,介绍序列模型的命名规则.示例语句为: Harry Potter and Hermione Granger invent…

引言 R2CNN全称Rotational Region CNN,是一个针对斜框文本检测的CNN模型,原型是Faster R-CNN,paper中的模型主要针对文本检测,调整后也可用于航拍图像的检测中去.在ICDAR数据集上进行benchmark. 相关工作 paper中介绍了很多相关的针对斜框类型的文本目标识别所使用的模型,例如TextBoxes(端到端的单个神经网络实现).DeepText(使用Inception-RPN生成候选框,然后对每个候选框进行文本检测的打分:即判别其是否是文本的概率,…

http://blog.csdn.net/helloboat/article/details/51208128 领域模型是领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示,又称为概念模型或分析对象模型,它专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系.贫血模型是指使用的领域对象中只有setter和getter方法(POJO),所有的业务逻辑都不包含在领域对象中而是放在业务逻辑层.有人将我们这里说的贫血模型进一步划分成失血模型(领域对象完全没有业务逻辑)和贫血模型(领域对象…