摘要： http://www.cnblogs.com/fionacai/p/6159184.html 阅读全文

摘要： 要弄明白ks值和auc值的关系首先要弄懂roc曲线和ks曲线是怎么画出来的。其实从某个角度上来讲ROC曲线和KS曲线是一回事，只是横纵坐标的取法不同而已。拿逻辑回归举例，模型训练完成之后每个样本都会得到一个类概率值（注意是类似的类），把样本按这个类概率值排序后分成10等份，每一份单独计算它的真正率和 阅读全文

摘要： 制作自己的TFRecord数据集，读取，显示及代码详解 http://blog.csdn.net/miaomiaoyuan/article/details/56865361 阅读全文

摘要： IV: 某个特征中 某个小分组的 响应比例与未响应比例之差 乘以 响应比例与未响应比例的比值取对数 数据挖掘模型中的IV和WOE详解 http://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/50780391 用 iv而不用woe原因： 4.关于IV和WOE的进一 阅读全文

摘要： http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-fore 阅读全文

摘要： 常用函数说明，梯度、产生变量等 http://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/69061539 阅读全文

摘要： http://blog.csdn.net/omnispace/article/details/54942075 http://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/54408080 [独家 | GAN之父NIPS 2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理 阅读全文

摘要： 训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一， 训练样本和测试样本 训练样本的目的是 数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。 一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。 在有监督(supervise)的机器学习中， 阅读全文

摘要： from math import sqrt import randomimport osfrom sklearn import cross_validation os.chdir("/*")c=[]filename=r'rating.txt'out_train=open(r'train.txt',' 阅读全文

摘要： 安装过程 ：http://blog.topspeedsnail.com/archives/6018 注意 报错的话要先装一个东西 http://cdn.mysql.com/Downloads/Connector-Python/mysql-connector-python-2.0.4.zip#md5= 阅读全文