http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927 在样本分布及其不均匀的情况下,建议用PRC...可以看下这个精确率.召回率.F1 值.ROC.AUC 各自的优缺点是什么? - 机器学习里面qian lv的回答…

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…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760 模型评估Model evaluation: quantifying the quality of predictions 3 different approaches to evaluate the quality of predictions of a model: Estimator score method: Estimators have a score method prov…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…

2017-2018-2 『网络对抗技术』Exp9:Web安全基础 --------CONTENTS-------- 一.基础问题回答 1.SQL注入攻击原理,如何防御? 2.XSS攻击的原理,如何防御? 3.CSRF攻击原理,如何防御? 二.实践过程记录 1.General ①Http Basics 2.Code Quality ①Discover Clues in the HTML 3.Cross-Site Scripting(XSS) ①Phishing with XSS ②Stored X…

论文地址:HetConv 一.现有网络加速技术 1.卷积加速技术 作者对已有的新型卷积划分如下:标准卷积.Depthwise 卷积.Pointwise 卷积.群卷积(相关介绍见『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1),后三种卷积可以取代标准卷积,使用方式一般是 Depthwise + Pointwise 或者是 Group + Pointwise 这样的两层取代(已有网络架构中的)标准卷积的一层,成功的在不损失精度的前提下实现了 FLOPs 提升,但是带来副作用是提高了网络延迟(…

论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一.MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在2维空间有一组由 个点组成的螺旋线 数据,经随机矩阵 映射到 维并进行ReLU运算,即: 再通过 矩阵的广义逆矩阵 将 映射回2维空间: 对比 和 发现,当映射维度 时,数据坍塌:当 时,数据基本被保存.虽然这不是…