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資深架構(gòu)師，PMP獲得者，擅長于系統(tǒng)建模和系統(tǒng)分析設(shè)計。從事過汽車安全系統(tǒng)、汽車娛樂系統(tǒng)、消費電子系統(tǒng)、智能語音系統(tǒng)等多個行業(yè)的產(chǎn)品軟件管理和開發(fā)工作，以及軟件架構(gòu)和中間件產(chǎn)品研發(fā)工作。擅長嵌入式系統(tǒng)分析與架構(gòu)設(shè)計，以及電子產(chǎn)品的研發(fā)管理工作。擁有十多個軟件項目的分析設(shè)計經(jīng)驗和架構(gòu)經(jīng)驗。
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常見工作方法總結(jié)（SWOT分析、PDCA循環(huán)、SMART原則、6W2H、時間管理、WBS分解、碎石法）
一、7S規(guī)則 1.1 推行7S的目的 提升人的品質(zhì)，優(yōu)化人文環(huán)境 追求低成本、高效率和高品質(zhì) 消除浪費，實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化 1.2 5S的概念 整理（SEIRI）：區(qū)分要與不...
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搭建金融信貸風(fēng)控中的機器學(xué)習(xí)模型-(10)行為評分卡(B卡)
行為評分卡在風(fēng)控領(lǐng)域中起著違約監(jiān)控與額度管理的作用。此外，在巴塞爾模型里，內(nèi)部評級法模型(Internal Rating Based Model)也非常依賴于行為評分...
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搭建金融信貸風(fēng)控中的機器學(xué)習(xí)模型-(9)集成模型在包括違約預(yù)測在內(nèi)的諸多場景中，越來越多的建模人員應(yīng)用集成模型取得了不錯的成效。典型的集成方式包括bagging,boosting和stacking。 1.集成模型 ...
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搭建金融信貸風(fēng)控中的機器學(xué)習(xí)模型-(8)梯度提升算法
在分類任務(wù)中，除了邏輯回歸、SVM、決策樹等簡單模型外，還有例如隨機森林之類的集成模型，GBDT就是其中一類代表的梯度提升模型。 1.梯度提升(Gradient Bo...
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搭建金融信貸風(fēng)控中的機器學(xué)習(xí)模型-(7)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個適應(yīng)性很強的模型，在回歸問題和分類問題中都有大量的實際應(yīng)用。由于其模型的多樣性，針對不同的場景可衍生出不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能比較好，同時對數(shù)...
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搭建金融信貸風(fēng)控中的機器學(xué)習(xí)模型-(6)模型驗證、監(jiān)控與調(diào)優(yōu)
1.模型的區(qū)分度 評分模型的作用是通過分數(shù)將好壞樣本進行區(qū)分。理想情況下，所有非違約人群的分數(shù)均高于違約人群的分數(shù)。因此我們需要某些統(tǒng)計量來衡量好壞樣本的分數(shù)差異性，...
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搭建金融信貸風(fēng)控中的機器學(xué)習(xí)模型-(5)邏輯回歸模型與尺度化
在分類場景中，邏輯回歸模型是常用的算法。它具有結(jié)構(gòu)簡單、可解釋性強、概率輸出軟分類等特點。 1.邏輯回歸模型 在分類模型中，目標變量是離散、無序型的變量。例如...
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搭建金融信貸風(fēng)控中的機器學(xué)習(xí)模型-(4)特征分箱與編碼
風(fēng)控建模常用邏輯回歸模型，模型的特征必須是數(shù)值型特征，因此需要對類別型特征進行編碼；此外，為了獲得模型的穩(wěn)定性，建模時需要對數(shù)值型特征進行分箱處理。最終，對進入模型的...
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搭建金融信貸風(fēng)控中的機器學(xué)習(xí)模型-(3)評分卡與數(shù)據(jù)簡介
在構(gòu)建評分卡模型的工作中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征構(gòu)建工作是至關(guān)重要的一步。數(shù)據(jù)預(yù)處理可以有效處理缺失值和異常值，從而增強模型的穩(wěn)健性。特征構(gòu)建工作可以從數(shù)據(jù)中提煉信息，形...
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最好的人生，不過九個字
圖片｜濱田英明 ? 物道君語：很多時候，你之所以不開心，只有三個原因：做了決定卻擰巴、過于討好別人、沒有好好對待自己。最好的人生，不過是做到這九個字：不將就，先悅己，再悅?cè)恕?..
