征信管理 保险行业 征信管理 征信管理是一个巨大的潜在市场，据称超过千亿规模（可参考美国富国银行报告和平安证券报告），也是目前大数据应用领域最有前途的方向之一。 目前征信相关的大量有效数据集中在少数机构手中。由于这些数据太过敏感，并且具备极高的商业价值，往往会被严密保护起来，形成很高的行业门槛。 虽然现在大量的互联网企业（包括各类社交网站）尝试...

个性化推荐 背景介绍 效果展示 模型概览 YouTube的深度神经网络个性化推荐系统 候选生成网络（Candidate Generation Network） 排序网络（Ranking Network） 融合推荐模型 文本卷积神经网络（CNN） 融合推荐模型概览 数据准备 数据介绍与下载 模型配置说明 训练模型 定义训练环境 定义数...

十五、NetMF 15.1 模型 15.1.1 LINE 15.1.2 PTE 15.1.3 DeepWalk 15.1.4 node2vec 15.1.5 NetMF 15.2 实验 十五、NetMF 网络 embedding 问题通常形式化为如下问题：给定一个无向带权图 ，其中 为顶点集合、 为边集合、 为邻接矩阵，任务的目...

Conv2D 属性 Conv2D class paddle.fluid.dygraph.Conv2D ( num_channels, num_filters, filter_size, stride\=1, padding\=0, dilation\=1, groups\=None, param_attr\=None, bias_attr\=No...

随机森林回归 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 随机森林回归 功能介绍 随机森林回归是一种常用的树模型，由于bagging的过程，可以避免过拟合 随机森林回归组件支持稠密数据格式 支持带样本权重的训练 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 featur...

二、FNN 2.1 模型 2.1.1 FNN 2.1.2 SNN 2.2 实验 二、FNN 传统的 CTR 预估模型大多数采用线性模型。线性模型的优点是易于实现，缺点是：模型表达能力较差，无法学习特征之间的相互作用 interaction 。 非线性模型（如：FM,GBDT ）能够利用不同的组合特征，因此能够改善模型的表达能力。但是这...

1. 异常检测 1.1. 孤立森林（[2.0] IsolationForest） 1.1.1. 训练节点 输入 输出 参数 1.1.2. 预测节点 输入 输出 参数 1.2. Z-score异常值检测（[2.0] Z-score） 算法说明 输入 输出 参数 1. 异常检测 1.1. 孤立森林（[2.0] Iso...

特性 速度和内存使用的优化 稀疏优化 准确率的优化 Leaf-wise (Best-first) 的决策树生长策略 类别特征值的最优分割 网络通信的优化 并行学习的优化 特征并行 传统算法 LightGBM 中的特征并行 数据并行 传统算法 LightGBM中的数据并行 投票并行 GPU 支持 应用和度量 其他特性 Refe...

二、xgboost 2.1 结构分 2.2 分解结点 2.2.1 贪心算法 2.2.2 近似算法 2.3 加权分桶 2.4 缺失值 2.5 其他优化 2.5.1 正则化 2.5.2 计算速度提升 2.5.2.1 预排序 2.5.2.2 预取 2.5.2.3 Out-of-Core 二、xgboost xgboost 也是使...