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    2016-09-27 14:27:22
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    2015-05-24 11:10:04
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  • 前言:建模的过程和方法,不断地被开发和完善,你可能会说不同的数据类型,不同的业务场景,不同的需求,都会有不同的建模方法,我很赞同。但是我想说,不管你的数据是什么,要在大数据中建立自己的数据模型这其中的套路还是有规律可寻的。一.数据准备二.执行探索性数据分析三.建立初始模型四.模型迭代构建数据准备:在大数据计算中从来不嫌数据太多,相反的数据越多越好。只要数
    2017-06-05 18:18:03
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  • 一、什么是大数据大数据一般指在数据量在10TB以上的数据集,通常有以下5个特点:1.容量(Volume):数据量大,数据量的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;2.种类(Variety):数据类型多,包括但不仅限于文本,音频,视频以及图片;3.速度(Velocity):指数据产生和获取的速度快;4.低价值密度(Value):数据中的有价值数据量级较小;5.真...
    2019-04-21 18:47:46
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    2019-05-15 11:09:22
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    2019-01-02 10:45:01
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    2019-02-23 15:25:56
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  • 【摘要】在互联网金融、消费金融的蓬勃发展的当下,央行征信在数据时效性、全面性和层次性上的短板日益凸显。深度挖掘互联网大数据信息,开发大数据风控模型,更加精准的评估风险,已经逐渐成为了新一代信用风险模型体系建设的核心课题。本文在传统风险模型体系的基础上,嫁接逻辑回归和决策树模型建立T-L模型,并结合RandomForest模型完善模型结构。采用T-L核模型替代RF模型中的传统决策树
    2016-04-09 12:31:12
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    2016-12-27 11:39:48
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