<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[qq_45842878的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_45842878]]></copyright><item><title><![CDATA[金融风控训练营-Task06学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116431040</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116431040</guid><author>qq_45842878</author><pubDate>Wed, 05 May 2021 23:12:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[金融风控训练营-Task06一、学习知识点概要二、学习内容三、学习问题与解答四、学习思考与总结
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划Docker训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampfr
一、学习知识点概要

比赛实操
体会

二、学习内容

比赛实操

参赛的内容
比赛提交的文件是.csv文件，通过以下方法可以将文件转出



data_train['sample'] = 'tarin'
data_]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[金融风控训练营-Task05学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116380794</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116380794</guid><author>qq_45842878</author><pubDate>Tue, 04 May 2021 11:47:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写自定义目录标题一、学习知识点概要二、学习内容2.1模型融合方式2.2 平均2.2.1简单加权平均2.2.2加权平均法2.3 投票2.3.1简单投票2.3.2加权投票2.4 stacking2.5 Bending2.5.1 单纯的Holdout2.5.2 Holdout交叉2.6 Blending与Stacking相比三、学习问题与解答、四、学习思考与总结
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/acti]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[金融风控训练营-Task04学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116309472</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116309472</guid><author>qq_45842878</author><pubDate>Sat, 01 May 2021 10:53:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[金融风控训练营-Task04一、学习知识点概要二、学习内容1、模型原理1.1 逻辑回归模型1.1.1  核心思想1.1.2 判定边界1.1.3 代价函数与梯度下降1.2 决策树模型1.2.1 ID3算法1.2.2 决策树可视化1.3 GBDT模型1.4 XGBoost模型1.5 LightGBM模型2、模型对比与性能评估2.1 逻辑回归2.2 决策树模型2.3 集成模型集成方法2.4 模型评估方法2.5 模型评估标准三、学习问题与解答四、学习思考与总结
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[金融风控训练营-Task03学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116242654</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116242654</guid><author>qq_45842878</author><pubDate>Wed, 28 Apr 2021 23:02:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[金融风控训练营-Task03一、学习知识点概要二、学习内容1、学习目标2、准备工作3、数据预处理3.1 缺失值的填充3.2 时间格式处理3.3 对象类型特征4、异常值处理4.1 基于3segama原则（均方差）4.2 基于箱型图5、数据分箱5.1 固定宽度分享5.2 分位数分箱6、特征交互7、特征编码8、特征选择8.1 Filter------基于特征间的关系进行筛选8.1.1 方差选择法8.1.2 相关系数法（pearson 相关系数）8.1.3 卡方检验8.1.4 互信息法8.2 Wrapper （*R]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[金融风控训练营-Task02学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116131934</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116131934</guid><author>qq_45842878</author><pubDate>Sun, 25 Apr 2021 22:41:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[金融风控训练营Task02一、学习知识点概要二、学习内容三、学习问题与解答四、学习思考与总结
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划Docker训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampdocker
一、学习知识点概要

学习目标
导入
读取
查看

二、学习内容

学习目标


 总体了解数据


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；
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[金融风控训练营-Task01学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116020674</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_45842878/article/details/116020674</guid><author>qq_45842878</author><pubDate>Thu, 22 Apr 2021 20:48:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[部分引用：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.20850282.J_3678908510.2.66604d57RXum1U&postId=170948]]></description><category></category></item></channel></rss>