向AI转型的程序员都关注了这个号

本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用...

而且将连续变量转化为类别变量后，可以与其他类别变量一起，都直接使用卡方检验或方差分析，写成函数快捷操作也更方便。

以下是笔者见过的对可视化初学者们最友好的概括：数据可视化是数据视觉表现形式的科学技术研究，主要是借助图形化的手段来清晰有效地传达与沟通信息。但这绝不意味着数据可视化必须为实现其功能而去深究枯燥的绘图代码，亦...

分类和回归树（简称 CART）是 Leo Breiman 引入的术语，指用来解决分类或回归预测建模问题的决策树算法。它常使用 scikit 生成并实现决策树： sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 和 sklearn.tree.DecisionTreeRegressor ...

【举例 1】 全排列问题： 给定一个没有重复数字的序列，返回其所有可能的全排列。

学习dl不去深层的扒扒，没有理论的支撑是不行的，今天分享一篇笔记，另加读者的心得，很棒。

决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类预测模型。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类并作出决策。决策树有两大优点，一是决策树模型可以读性好，具有描述性，有助于人工分析；二是效率高，决策...

像一个倒立的树，其实更像我们人生的路，家是我们的起航点，从家出发，五步一小选择，十步一大决策，这些小的选择和大的决策随着时间的累积效应，决定着我们一生的命与运。...

尽管本次实验不涉及 CDF 组件，但我们已将其用于解释其他实验中使用的 CDSW 模型端点是如何实现的。