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RSS订阅原创 “手机分期付款”申请评分卡模型报告
大三时候回归分析课上老师布置的作业，不想写完就搁置了所以把自己的报告放上来，也给后面再遇见这个数据集的学弟妹一点思路吧。报告整体都很学生化，仅仅为了完成作业，于行业内应该并无太大实际作用，仅供参考。“手机分期付款”申请评分卡模型报告一、 行业背景及目标手机贷倡导“信用变现金”的产品理念，是一个以信用为凭证、无需担保的移动信用钱包，为白领、蓝领客群提供发薪前的现金周转服务，帮助其累积...
2020-03-29 15:39:42
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原创 计算统计笔记整理（持更)
bootstrap方法基本思想：模拟目的：计算（任意估计的）标准误差、偏差和置信区间。分类：1. 参数化bootstrap分布形式已知，或可由样本估计出分布，再从参数化分布中采样，进行参数估计即可。R语言里直接rnorm即可（假设正态）。2. 非参数化bootstrap直接从样本中再抽样，而不是从分布中。R语言中用sample从整体中直接抽取样本。步骤：假设估计量为θ...
2020-03-29 13:04:03
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原创 论文笔记 —— 《Self- ensembling for visual domain adaptation》
论文笔记 —— 《Self- ensembling for visual domain adaptation》核心
2019-12-17 09:07:21
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原创 论文笔记 —— 《Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation》
论文笔记 —— 《Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation》图片来自：linkID: Madazy核心** 非对称地使用三个神经网络，非对称的意思是说，与Tri-training不同，其中的两个来为无标签数据生成伪标签，还有一个来学习伪标签的特征表达。**要解决的问题是：源数据有标签，目标域没有标签，目标域与源...
2019-12-10 22:38:43
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原创 论文笔记 —— 《Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks》
论文笔记 —— 《Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks》摘要适用范围：更一般化，特征、分布都变，Hilbert空间JDD用来衡量联合分布的差异，用BP训练损失函数是交叉熵函数+JDD正则项【有点类似第一篇论文MMD的表达形式，基于分布差异的迁移方法的损失函数表达形式基本都是这样】对源域带标签数据进行微调，让源域和目标...
2019-12-10 22:11:42
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原创 论文笔记 —— 《Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation》
论文笔记 —— 《Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation》Joint Distribution Adaptation联合分布适配(JDA)：降维过程中联合边缘分布和条件分布，并构造新的特征表示。现有的迁移学习方法大致可以分为两类：实例重加权和特征提取，后者分为属性保存和分布适配（需要一些标记的目标数据，要么需要...
2019-12-09 22:07:26
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原创 论文笔记 —— 《Domain Adaptation via Transfer Component Analysis》
论文笔记 —— 《Domain Adaptation via Transfer Component Analysis》通过降维达到迁移学习——迁移成分分析（TCA, transfer component analysis）。发现一个好的特征表示能够尽可能减少域之间分布的差异，同时保留原始数据的重要(几何或统计)属性。方法：用MMD学习一个在RKHS中跨域的迁移成分【利用特征提取方法，通过新...
2019-12-09 21:40:01
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原创 论文笔记 —— 《A Survey on Transfer Learning》
迁移学习入门学习笔记知识点迁移学习存在的领域：最显著的是数据挖掘(例如ACM KDD、IEEE ICDM和PKDD)、机器学习(例如ICML、NIPS、ECML、AAAI和IJCAI)以及机器学习和数据挖掘的应用(例如ACM SIGIR、WWW和ACL) 。域差异：用不同的特征空间或边际分布概率来刻画，即两个指标特征、分布。域相关：两个域的特征空间之间存在显式或隐式关系。负迁移：知识迁...
2019-12-09 20:21:48
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原创 论文笔记 ——《Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation》
论文笔记 —— 《基于反向传播的无监督域适应》（《Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation》）思想本文侧重于将领域适应和深度特征学习结合在一个训练过程中(深度领域适应)。我们的目标是将领域自适应嵌入到学习表示的过程中，使最终的分类决策基于对领域变化既具有区别性又不变性的特征，即在源域和目标域中具有相同或非常相似的分布。这样，得到的前馈...
2019-12-09 17:02:15
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原创 论文笔记 ——《Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks》
论文笔记 —— 《深度学习神经网络学习可迁移性的特征（ICML）》（《Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks》）注意：与前一篇论文《深度学习神经网络迁移性提升》的关系单个自适应层变为多个单核MMD变为多核MK-MMD关键知识点浅层可迁移性更好，层数越高越差（本文指后三层全连接层）本文提出了新的多层自适...
2019-12-09 14:18:14
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原创 论文笔记 ——《Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance》
论文笔记 ——《深度学习神经网络迁移性提升》（《Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance》)答主因为最近在看迁移学习的论文，时间比较紧张，所以这几篇论文就只抓一下大纲，不考虑具体细节和模拟了，权当是随手笔记了（为了防止BOSS抽查啥也想不起来-> ->）。关键知识点本文讲了一种新的CNN架构，目的在于找到自适...
2019-12-09 14:08:48
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空空如也
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