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文章/答案/技术大牛

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风控ML[18] | 风控建模中GBDT和XGBoost怎么调优

编程算法 https 网络安全决策树机器学习

01 GBDT和XGBoost的原理介绍 02 GBDT和XGBoost的异同点分析 03 什么风控建模场景下常用这两个明星算法？ 04 GBDT的评估与调参思路 05 XGBoost的评估与调参思路 06 总结一下

2022-11-14

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风控ML[16] | 风控建模中怎么做拒绝推断

https 网络安全腾讯云开发者社区编程算法

01 什么是拒绝推断？ 02 为什么要做拒绝推断？ 03 什么时候做拒绝推断？ 04 做拒绝推断都有哪些方法？ 05 验证拒绝推断效果的方式 06 总结一下

2022-11-14

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风控ML[14] | 风控中的异常检测原理与应用

编程算法 https 网络安全聚类算法深度学习

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。

2022-04-12

2.2K0

时间序列建模的时间戳与时序特征衍生思路

特征工程 https 网络安全 unix

时间序列模型在我们日常工作中应用的场景还是会很多的，比如我们去预测未来的销售单量、预测股票价格、预测期货走势、预测酒店入住等等，这也是我们必须要掌握时序建模的原因。而关于时间戳以及时序值的特征衍生，在建模过程中起到的作用是十分巨大的！之前写过一篇关于日期特征操作的文章——《关于日期特征，你想知道操作都在这儿～》，可以先回顾下，里面有关于日期特征的基础操作手法。

2022-02-25

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不平衡数据的处理方法与代码分享

python 编程算法 https 网络安全

印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章，整理相关的理论与实践知识，于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，那么我们在机器学习（ML）中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢？如何处理这些失衡样本呢？以下的内容希望对你有所帮助！

2022-02-25

1.4K0

3种连续变量分箱方法的代码分享

https 网络安全数据分析编程算法

大家好呀！在上一篇我们介绍了3种业界常用的自动最优分箱方法。 1）基于CART算法的连续变量最优分箱 2）基于卡方检验的连续变量最优分箱 3）基于最优KS的连续变量最优分箱今天这篇文章就来分享一下这3种方法的Python实现。

2022-02-25

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风控建模中的自动分箱的方法有哪些

https 网络安全神经网络机器学习

之前有位读者朋友说有空介绍一下自动分箱的方法，这个确实在我们实际建模过程前是需要解决的一个问题，简单来说就是把连续变量通过分箱的方式转换为类别变量。关于这个话题，我也借着这个主题来系统的梳理总结一下几点：为什么要分箱？不分箱可以入模型吗？自动分箱的常用方法有哪些？评估分箱效果好坏的方法有哪些？如果篇幅允许，就顺便把实现的Python代码也分享下，如果太长了就另外起一篇文章来讲。因此，本篇文章主要从下面几个模块来展开说说。

2022-02-25

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风控ML[2] | 机器学习模型如何做业务解释？

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

「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！

2021-11-30

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PySpark入门级学习教程，框架思维（上）

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为什么要学习Spark？作为数据从业者多年，个人觉得Spark已经越来越走进我们的日常工作了，无论是使用哪种编程语言，Python、Scala还是Java，都会或多或少接触到Spark，它可以让我们能够用到集群的力量，可以对BigData进行高效操作，实现很多之前由于计算资源而无法轻易实现的东西。网上有很多关于Spark的好处，这里就不做过多的赘述，我们直接进入这篇文章的正文！

2021-04-26

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特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据

python 编程算法 https 网络安全

印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章，整理相关的理论与实践知识（可惜本人太懒了，现在才开始写），于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，那么我们在机器学习（ML）中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢？如何处理这些失衡样本呢？以下的内容希望对你有所帮助！

2020-11-19

2.3K0

推荐收藏！机器学习领域最全综述列表！

https 网络安全 html processing 深度学习

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。

2020-10-23

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叮～AutoML自动化机器学习入门指南，来了

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之前的工作中也有多少接触过这个AutoML（Automated Machine Learning）的概念，简单来说就是把模型开发的标准过程模块化，都交给一些自动化的组件来完成，比如数据集的划分、特征衍生、算法选择、模型训练、调优、部署以及后续的监控，都“一条龙”地在AutoML实现。

2020-09-14

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学习周报20200621 | 风控、模型、回顾

特征工程 https 网络安全决策树机器学习

这周因为一些原因需要整理一些风控建模的知识点，顺便在这里整理一下，一起来回顾回顾。

2020-06-24

1.7K0

近6万字的机器学习理论笔记分享，附PDF下载

机器学习 github 深度学习 https 人工智能

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~

2020-02-17

8730

强烈推荐！分享一个持续连载的《特征工程小锦囊》项目，代码已开源！

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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，其实越会感觉到特征工程的重要性，平时我们在很多地方都会看到一些很好的特征工程技巧，但是都会是一个完整项目去阅读，虽然说这样子也可以学习挖掘思路，但有的时候浓缩的技巧总结也是十分重要！

2020-02-16

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吴恩达《Machine Learning》Jupyter Notebook 版笔记发布！图解、公式、习题都有了

网络安全 https github git 编程算法

这门课是发布在 Coursera 上的，很多读者容易把它与吴恩达的另一门课 CS229 混淆。其实，今天讲的 Coursera 上的《Machine Learning》更加简单。

2020-02-16

9350

31个惊艳的数据可视化作品，让你感受“数据之美”！

http 数据可视化数据分析 https 网络安全

在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来。在这个过程中，我们既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据总是杂乱无章的。

2019-12-11

6930

特征工程系列：时间特征构造以及时间序列特征构造

https 网络安全机器学习神经网络深度学习

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。

2019-12-04

1K0

easyeda，一个简单实用的探索性数据分析工具

数据分析 https 网络安全编程算法 github

在算法工程师的日常工作中，探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)是一种常见的任务。通过分析数据的缺失情况，分布情况，以及和标签的相关性等，数据EDA可以帮助算法工程师评估数据的质量，了解数据的特点，为特征工程提供方向指引，并对后续建立的模型能够达到的效果上限形成初步预期。

2019-11-19

6830

车老哥手把手带你配置AI项目的环境

linux ubuntu 存储 https windows

本系列为小白入门整个AI项目教程，主要涉及双系统的搭建，linux的使用，安装caffe-gpu版本，利用caffe实现目标检测，并移植模型到android移动端，也就是手机端进行目标检测，本篇为安装双系统的教程，本人保证为原创并使目前全网基本上最最详细的手把手教程

2019-11-04

2.4K0

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