分类:机器学习

风险控制:信用评分卡模型

什么是信用评分卡模型? 评分卡模型又叫做信用评分卡模型,最早由美国信用评分巨头FICO公司于20世纪60年代推出,在信用风险评估以及金融风险控制领域中广泛使用。银行利用评分卡模型对客户的信用历史数据的多个特…

条件随机场CRF及CRF++安装与使用

条件随机场(conditional random field, CRF)是用来标注和划分序列结构数据的概率化结构模型。言下之意,就是对于给定的输出,标识序列Y和观测序列X,条件随机场通过定义条件概率P(Y|X),而不是联合概率分布P(X, Y)…

推荐算法之贝叶斯个性化排序 BPR

就像哲学有不同的流派一样,推荐系统的算法设计思路也可以分为不同的流派。排序学习恰恰就是其中的一种流派。熟悉 RecSys 等推荐系统国际会议的从业者可能会发现,自 2010 年以后的若干年内,陆续出现了许多基于排…

矩阵分解之交替最小二乘ALS

ALS(alternating least squares) ALS是交替最小二乘的简称。在机器学习中,ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。如:将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解成2个矩阵: user对item 潜在…

矩阵分解之SVD奇异值分解

什么是SVD? 奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具。在机器学习领域,很多应用与奇…

推荐算法之矩阵分解

矩阵分解简介 推荐领域的人一般都会听说过十年前 Netflix Prize 的比赛,随着Netflix Prize推荐比赛的成功举办,近年来隐语义模型(Latent Factor MOdel,LFM)受到越来越多的关注。隐语义模型最早在文本挖掘领域…

CTR预估模型FM、FFM、DeepFM

点击率(click-through rate, CTR) 是点击特定链接的用户与查看页面,电子邮件或广告的总用户数量之比。它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否成功,以及电子邮件活动的有效性,是互联网公司进行流量分配的核心…

时间序列异常检测算法综述

异常的分类 时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型,但是我们只关注业务角度中最重要的类型,比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换(level shifts…

机器学习算法之CatBoost

CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库,是Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征),也是基于梯度提升决策树的机器学习框架。 CatBoost简介 CatBoost这个名字…

机器学习算法之LightGBM

上一篇文章介绍了一个梯度提升决策树模型XGBoost,这篇文章我们继续学习一下GBDT模型的另一个进化版本:LightGBM。LigthGBM是boosting集合模型中的新进成员,由微软提供,它和XGBoost一样是对GBDT的高效实现,原理…