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kmeans算法https://blog.youkuaiyun.com/chichoxian/article/details/84075128?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_baidulandingword~default-0.pc_relevant_default&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=3Kmeans算法的缺陷聚类中心的个数K 需
2022-03-15 20:10:13
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转载 零基础入门金融风控-模型融合
模型融合学习目标将之前建模调参的结果进行模型融合内容介绍模型融合是比赛后期上分的重要手段，特别是多人组队学习的比赛中，将不同队友的模型进行融合，可能会收获意想不到的效果哦，往往模型相差越大且模型表现都不错的前提下，模型融合后结果会有大幅提升，以下是模型融合的方式。平均： 简单平均法 加权平均法 投票： 简单投票法 加权投票法 综合： 排序融合 log融合 stacking: 构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。 blending： 选取.
2020-09-28 07:20:34
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转载 零基础入门金融-建模与调参
学习目标学习在金融分控领域常用的机器学习模型 学习机器学习模型的建模过程与调参流程内容介绍 逻辑回归模型： 逻辑回归模型； 逻辑回归模型的应用； 逻辑回归的优缺点； 树模型： 树模型； 树模型的应用； 树模型的优缺点； 集成模型 基于bagging思想的集成模型 随机森林模型 基于boosting思想的集成模型 XGBoost模型 LightGBM模型 CatBoost模型 模型对比与性能评估：
2020-09-24 20:38:34
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原创 ubuntu安装anaconda，pytorch,pycharm
ubuntu安装anaconda，pytorch,pycharm#ubuntu安装anaconda使用链接笔记 https://blog.youkuaiyun.com/qq_15192373/article/details/81091098安装时候由于未看版本导致安装错误#安装pytorchhttps://www.cnblogs.com/zxj9487/p/11384690.html当首次安装不成功，再重新安装，会自动补全首次已经装好的包#pycharmhttps://blog.youkuaiyun.com/qq_
2020-09-23 20:27:31
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转载 零基础入门金融-特征工程
学习目标学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法 学习特征交互、编码、选择的相应方法内容介绍数据预处理 缺失值的填充 时间格式处理 对象类型特征转换到数值 异常值处理 基于3segama原则 基于箱型图 数据分箱 固定宽度分箱 分位数分箱 离散数值型数据分箱 连续数值型数据分箱 卡方分箱（选做作业） 特征交互 特征和特征之间组合 特征和特征之间衍生 其他特征衍生的尝试（选做作业） 特征编码 one-h
2020-09-21 21:22:46
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转载 零基础入门金融风控数据分析
零基础入门金融风控之贷款违约目的： 1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模. 2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。 3.为特征工程做准备 数据总体了解： 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度； 通过info熟悉数据类型； 粗略查看数据集中各特征基本统计量； 缺失值和唯一值： 查看数据缺失值情况 查看唯一值特征情况 深入数据-查
2020-09-18 19:45:11
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原创 笔记之零基础入门金融风控-贷款违约预测
零基础入门金融风控-贷款违约预测赛题描述赛题概况数据概况合理的创建标题，有助于目录的生成预测指标赛题流程评分卡生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入赛题描述赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题赛题概况赛题以预测
2020-09-15 19:35:20
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空空如也
空空如也
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