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每日隨筆——讀《激蕩三十年》
??最近看了本書《認(rèn)知覺醒》，作者其中一個(gè)觀點(diǎn)就是讀書的導(dǎo)向應(yīng)該是我們能行動(dòng)起來，從而讓自身產(chǎn)生一些向好的變化。作者還說中了一個(gè)在我身上常見的現(xiàn)...
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風(fēng)控建模之woe分箱
一、自動(dòng)分箱-粗分箱方法介紹 約定初始化分箱的個(gè)數(shù)為10。定義：,代表箱子。woe的含義是什么呢？我們可以想一下，假如不對(duì)變量進(jìn)行分箱，即只有一...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)——表格型求解方法了解了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念[http://www.itdecent.cn/p/5b3b180bf8c1]后，我們知道最優(yōu)策略就是根據(jù)來貪心地選擇...
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)——基礎(chǔ)概念機(jī)器學(xué)習(xí)分為：監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。下面從強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念、應(yīng)用、特點(diǎn)等方面帶大家認(rèn)識(shí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，讓大家對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)有一個(gè)初步的了解，最后會(huì)...
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圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GCN)的理論與實(shí)踐前言 深度學(xué)習(xí)中大家熟知的幾種框架DNN、CNN、RNN(LSTM和GRU)等等是為了處理歐式空間中的數(shù)據(jù)，如圖片、語音、文本。而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以...
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決策樹
如何構(gòu)建決策樹 宏方法——Hunt算法 之所以叫做宏方法是因?yàn)楹芏鄾Q策樹的算法都是在此基礎(chǔ)上發(fā)展過來的，包括接下來介紹的ID3、C4.5、CAR...
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CCP剪枝
在一棵樹生長完成后，往往需要剪枝，這是因?yàn)橐活w完整的決策樹往往容易過擬合。CCP即為基于復(fù)雜度的剪枝(cost complexity pruni...
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
（一）感知器 簡單介紹 感知器是一個(gè)輸入層，一個(gè)輸出層的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常是給定輸入，經(jīng)過一個(gè)線性權(quán)重的連接后，輸出1或者-1。這樣的網(wǎng)絡(luò)的擬合...
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支持向量機(jī)SVM——原理及相關(guān)數(shù)學(xué)推導(dǎo) 系列二
（一）前言 在系列一中，我們推導(dǎo)的是一個(gè)線性可分的SVM，也可以叫做hard margin SVM；但是事情往往不是那么簡單，有的時(shí)候兩個(gè)類是很...