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 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/87968830 转载 浅谈行为评分卡我们知道行为评分卡只要用在

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Django之ORM (Object Relational Mapping(ORM)一.ORM介绍1.ORM概念 对象关系映射模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术.2.ORM由来 让我们从O/R开始.字母O起源于"对象"(Object),而R则来自于"关系"(Relational). 几乎所有的软件开发过程中都会涉及到对象和关系数据库.在用户层面和业务逻辑层面,我们是面向对象的. 当对象的信息发生变化的时候,我们就需要把对象的信息保存在关

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CharField #字符串字段, 用于较短的字符串. #CharField 要求必须有一个参数 maxlength, 用于从数据库层和Django校验层限制该字段所允许的最大字符数. IntegerField 用于保存一个整数. FloatField # 一个浮点数. 必须 提供两个参数: # # 参数 描述 # max_digits 总位数(不包括小数点和符号) # decimal_places 小数位数 # 举例来说, 要保存最大值为 999 (小数点后保存2位),你要这样定义字段: #

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 GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 python信用评分卡建模视频系列教程(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 Minimization of risk and maximizatio

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 学生t-分布可简称为t分布.其推导由威廉·戈塞于1908年首先发表,当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作.因为不能以他本人的名义发表

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 蒙特卡洛与赌博模型 蒙特卡洛_赌博模型 来,先谈一部电影! <决胜21点>讲述了几位数学天才少年凭才智大闹赌城拉斯维加斯的故事.举世闻名的麻省理工,堪称是莘莘学

写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库  设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t

python信用评分卡(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 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这

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 原文链接 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/87907948 (八)行为评分卡模型(B卡)的介绍

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网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归

python信用评分卡(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 核心 正态分布+逻辑回归+Fico建模 数据清洗(正则表达式) 获取外部数据(政府公开信用数据,外购征信数据) 谨慎大数据黑天鹅事件,对历史数据权重处理 信用评分 人数

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

目录 概况 为什么需要 LDA是什么 LDA的应用 gensim应用 数学原理 预备知识 抽取模型 样本生成 代码编写 本文将从三个方面介绍LDA主题模型--整体概况.数学推导.动手实现. 关于LDA的文章网上已经有很多了,大多都是从经典的<LDA 数学八卦>中引出来的,原创性不太多. 本文将用尽量少的公式,跳过不需要的证明,将最核心需要学习的部分与大家分享,展示出直观的理解和基本的数学思想,避免数学八卦中过于详细的推导.最后用python 进行实现. 概况 第一部分,包括以下四部分. 为什么