2017.05.04回顾 线性可分的一些问题引出

作者在青年节这一天依然坚持加班,完成了数据采集问题的修复,并为多个产品线加入了新的风控策略。在模型优化过程中,针对矩阵策略进行了探讨,通过不同分组方式试图寻找最优解,同时分享了与上级对于线性可分性的讨论。

昨天是青年节,下午应该放假半天,但是我还是在加班,因为不努力只配吃屎,不要受到环境干扰,而且环境中有些人我也没法比,先成为那个最高效,同时工作时长也足够长的人再说。

1、上午修复了一个数据采集的问题

2、5C/6C/7C/8C加入风控策略,策略同AS

3、下午模型做矩阵策略,但是感觉效率不是太高,我先把qh和td进行排序,然后不考虑临界值的情况强行等分5组,然后拉出一个透视表,用肉眼不难看出一个对角线特点,我认为这个可以表达线性可分性,就把结果发给了boss,boss却表示应该等距才能体现线性,我画了个图,在坐标系中体现等容量的分组,从图形上看仍然可以去找一条线去做分割的,所以我觉得我说线性可分是合理的,但是boss持不同的意见,表示等容量的看起是线性的,但实际上(可能?)就是另外一种形态(关于这点我需要深入思考一下),还有一种看法就是画成散点图,观察是否具有线性可分性,但是对于类不平衡的情况,直观上肯定很难分开好坏两种点,找的直线是使得两边的bad rate分化最大,其实我觉得这种方法并没有离散化好观察啊?把那些点画出来看!下来再继续研究!先做重要的事情!

晚上回去最后把时间没控制好,2点才睡觉,下次要保守点儿估计,不要慌!


标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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