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风控ML[14] | 风控中的异常检测原理与应用
今天来介绍一下风控中的异常检测,从最基础的概念开始讲起,因为本人对这块的内容平时工作也做得不多,更多滴偏向于“纸上谈兵”,有什么说得不对的地方,也欢迎各位朋友指正~谢谢。
Sam Gor
2022-04-12
2.2K0
关于机器学习模型可解释性算法的汇总
目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测,但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的,很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的,因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测,那么我们将很难将其前一道其它的问题中,很难进行算法的debug。
Sam Gor
2022-04-12
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风控ML[2] | 机器学习模型如何做业务解释?
「风控ML」系列文章,主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情,当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享,欢迎同行交流与新同学的加入,共同学习,进步!
Sam Gor
2021-11-30
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风控ML[1] | 风控建模老司机的几点思考与总结
「风控ML」系列文章,主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情,当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享,欢迎同行交流与新同学的加入,共同学习,进步!
Sam Gor
2021-11-30
1.3K0
[006] 模型在生产上无法发挥功效,该何去何从?
The reasons for this are often down to three major factors:
Sam Gor
2020-11-19
2690
[003] 这5类机器学习算法你需要知道!
One of the most well-known and essential sub-fields of data science is machine learning. The term machine learning was first used in 1959 by IBM researcher Arthur Samuel. From there, the field of machine learning gained much interest from others, especially for its use in classifications.
Sam Gor
2020-11-19
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推荐收藏!机器学习领域最全综述列表!
继续来给大家分享github上的干货,一个『机器学习领域综述大列表』,涵盖了自然语言处理、推荐系统、计算机视觉、深度学习、强化学习等主题。
Sam Gor
2020-10-23
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用简单术语让你看到贝叶斯优化之美
假设有一个函数 f(x)。其计算成本很高,它不一定是分析表达式,而且你不知道它的导数。
Sam Gor
2020-10-23
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这5件事情我希望自己能在刚开始学习数据科学的时候就知道
这是作者在她自己的数据科学学习经历中的总结的一些见解,还是有很有道理的,确实是经验之谈,初学者可以参考。
Sam Gor
2020-09-30
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特征锦囊:今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化
特征锦囊:今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识,也是老生常谈的内容,在模型开发相关岗位中出场率较高的,那就是L1与L2正则化了,这个看似简单却十分重要的概念,还是需要深
Sam Gor
2020-09-30
1.3K0
机器学习在金融风控的经验总结!
由于金融风控场景的特殊性,很多算法同学在刚进入这个领域容易“水土不服”,为了使机器学习项目(也包括图算法相关的应用)落地更加顺利,本文介绍下实践过程的一些经验和踩过的坑。
Sam Gor
2020-09-22
1.6K0
吴恩达给我们的ML生涯规划,赞!
作为曾在多个著名企业和学术机构担任实验室负责人的“老司机”,吴恩达可谓经验丰富,他就以上问题给出了出色的建议,带你稳步上车。
Sam Gor
2020-09-22
5960
使用PyTorch Lightning自动训练你的深度神经网络
对使用PyTorch Lightning的训练代码和原始的PyTorch代码进行了对比,展示了其简单,干净,灵活的优点,相信你会喜欢的。
Sam Gor
2020-09-22
1.3K0
Python手写了 35 种可解释的特征工程方法
特征的挖掘,是一个 算法工程师 or 数据挖掘工程师,最最最基本的能力。实际业务中,许多数时候数据源和建模目标都是确定的,这时候特征工程几乎就决定了最终模型的业务效果。即使是表示学习横行的当下,在风控和推荐系统中依然大量的使用着手工的特征进行建模。本文将介绍机器学习中的2大类特征深入挖掘方法(特征聚合&特征交叉),以及其中35种特征衍生方案。希望能为对此处经验较少的读者提供一些帮助。
Sam Gor
2020-09-14
1.2K0
黑盒模型实际上比逻辑回归更具可解释性
如何让复杂的模型具备可解释性,SHAP值是一个很好的工具,但是SHAP值不是很好理解,如果能将SHAP值转化为对概率的影响,看起来就很舒服了。先前阿Sam也写过一篇类似的文章,关于SHAP值的解释的,感兴趣的也可以一并阅读一下。MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题
Sam Gor
2020-05-13
1.3K0
10万+字的机器学习理论笔记&特征工程tips分享,附PDF下载
随着我们在机器学习、数据建模、数据挖掘分析这条发展路上越走越远,其实越会感觉到机器学习理论知识和特征工程的重要性,这里有两本一位好友整理的学习资料,都是满满干货!分别是《machine learning knowledge》和 《Tips of feature engineering》,全文加起来超过10万字!
Sam Gor
2020-04-11
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2020年图机器学习的最新趋势
2020年才刚刚开始,但我们已经在最新的研究论文中看到了图机器学习(GML)的趋势。以下是我对2020年GML的重要内容的看法以及对这些论文的讨论。
Sam Gor
2020-02-19
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近6万字的机器学习理论笔记分享,附PDF下载
近期在对历史的机器学习文章进行了整理与归集,方便自己也方便他人学习知识,今天分享给大家的是一个近8万字的机器学习理论知识点文章汇集,主题为《machine learning knowledge》,这个系列的文章可以满足你对machine learning理论知识的学习~
Sam Gor
2020-02-17
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机器学习面试的12个基础问题,强烈推荐!
这些问题是我在面试 AI 工程师岗位时常问到的问题。事实上,并非所有面试都需要用到所有这些问题,因为这取决于面试者的经验以及之前做过的项目。经过很多面试(尤其是与学生的面试)之后,我收集了 12 个深度学习领域的面试问题。我将在本文中将其分享给你。
Sam Gor
2020-02-16
1K0
算法在岗一年的经验总结
这是大家没有看过的船新栏目!ML表示机器学习,DEV表示开发,本专栏旨在为大家分享作为算法工程师的工作,机器学习生态下的有关模型方法和技术,从数据生产到模型部署维护监控全流程,预备知识、理论、技术、经验等都会涉及,近期内容以入门线路为主,敬请期待!
Sam Gor
2020-01-15
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