转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79934510 风控业务背景 在风控中,我们常用KS指标来评估模型的区分度(discrimination).这也是风控模型同学最为追求的指标之一.那么,有多少人真正理解KS背后的内涵?本文将从区分度的概念.KS的计算方法.业务指导意义.几何解释.数学思想等多个维度展开分析,以期对KS指标有更为深入的理解认知. 目录Part 1. 直观理解区分度的概念Part 2. KS统计量的定义Part 3. KS的计算过程及业务分析Part…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/79682292 风控业务背景 在风控中,稳定性压倒一切.原因在于,一套风控模型正式上线运行后往往需要很久(通常一年以上)才会被替换下线.如果模型不稳定,意味着模型不可控,对于业务本身而言就是一种不确定性风险,直接影响决策的合理性.这是不可接受的. 本文将从稳定性的直观理解.群体稳定性指标(Population Stability Index,PSI)的计算逻辑.PSI背后的含义等多维度展开分析. 目录Part 1. 稳定性的直观理…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78809853 1.IV值的用途 IV,即信息价值(Information Value),也称信息量. 目前还只是在对LR建模时用到过这两个关键指标,当我们使用决策树时可以通过限制树的深度间接筛选掉一些对于当前任务贡献比较小的变量, 而LR则是给多少变量就使用多少变量(L2正则下).通常我们为了保证模型的有效性以及数据的全面性,在特征工程中会尽可能多的提供特征变量,包括衍生变量,这些衍生变量不会全部进入模型进行训练,否则模型会因为…

原文: Working with Multiple Environments 作者: Steve Smith 翻译: 刘浩杨 校对: 孟帅洋(书缘) ASP.NET Core 介绍了支持在多个环境中管理应用程序行为的改进,如开发(development),预演(staging)和生产(production).环境变量用来指示应用程序正在运行的环境,允许应用程序适当地配置. 章节: 开发,预演,生产 在运行时确定环境 启动约定 概要 附加资源 查看或下载示例代码 开发,预演,生产 ASP.NET…

我们要知道三维空间中的点在图像中的位置,就需要提取特征与特征匹配了. 1.检测特征点 2.计算描述子 3.特征匹配 1.检测特征点 我们用到的检测特征点的方法是FAST算法,最大的特点就是快! 算法原理:遍历图像,找到所有的角点.我们就拿一个角点举例,例如只拿到一个角点p,设其像素灰度值为I,取这个角点以三为半径的圆上的所有像素点,能取到16个,然后设定一个阈值t,如果连续n个像素点的灰度值都大于I+t或者都小于I-t.我们则认为其为特征点.接着计算方向:特征点与重心的角度. 2.计算描述子 描…

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图.为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值.求导.迭代等操作.例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵.假设第一组的3D点为$\mathbf{P}=\{ \mathbf{p}_i | i = [1,2, \ldots, N] \}$,第二组3D点为$\mathbf{Q}=\{ \mathbf{q}…

一.关于staticstatic 是C++中很常用的修饰符,它被用来控制变量的存储方式和可见性,下面我将从 static 修饰符的产生原因.作用谈起,全面分析static 修饰符的实质. static 的两大作用: 一.控制存储方式 static被引入以告知编译器,将变量存储在程序的静态存储区而非栈上空间. 引出原因:函数内部定义的变量,在程序执行到它的定义处时,编译器为它在栈上分配空间,大家知道,函数在栈上分配的空间在此函数执行结束时会释放掉,这样就产生了一个问题: 如果想将函数中此变量的值保…

原文地址:Using Feature Queries in CSS 原文作者:Jen Simmons 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:Cherry 校对者:LeviDing.H2O-2 在 CSS 中使用特征查询 CSS 中有一个你可能还没有听说过的工具.它很强大.它已经存在一段时间了.并且它很可能会成为你最喜欢的 CSS 新功能之一. 这就是 @supports 规则,也被称为 Feature Queries. 通过使用 @suppo…

众所周知,深度学习在计算机视觉.语音识别.自然语言处理等领域最先取得突破并成为主流方法.但是,深度学习为什么是在这些领域而不是其他领域最先成功呢?我想一个原因就是图像.语音.文本数据在空间和时间上具有一定的内在关联性.比如,图像中会有大量的像素与周围的像素比较类似:文本数据中语言会受到语法规则的限制.CNN对于空间特征有很好的学习能力,正如RNN对于时序特征有强大的表示能力一样,因此CNN和RNN在上述领域各领风骚好多年. 在Web-scale的搜索.推荐和广告系统中,特征数据具有高维.稀疏.多…

转载请注明出处,版权归作者所有 lyzaily@126.com yanzhong.lee        作者按:                   从这篇文章中,我们主要会认识到一下几点:                   一.不类中的特征标相同的同名函数,它们是不同的函数,原因就是类具有"名称空间"的功能:                   二.类的对象是不包含类声明中所提到的成员函数所占的内存,对象只包含类声明中非static成员数据,如类声明中有虚函数,则对象还会有个vtb…