1、功能分析 主页面 广场（展示若干条语音测评——可以是测评数量最多或最少的若干条） 可以进入每条语音测评详情页（各个评测项的平均分等） 用户层 用户登录/注册/退出登录 对每条记录进行评分/评论 查看所有自己参与评分的记录 用户个人中心/修改密码 管理员 管理员后台 管理员查
点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 掩蔽softmax操作 #@save def masked_softmax(X, valid_lens): """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作""" # X:3D张量，valid_lens:1D或2D张量 if valid_lens
风险并不是所有人都能轻松看到，信贷公司同样如此。 8月4日下午15：00，顶象研发总监就评分卡模型展开分享，详细介绍了评分卡模型的原理、评分卡模型的构建过程、评分卡模型的开发投产以及顶象的评分卡模型实践。 评分卡模型原理 通常来说，我们把贷款分为抵押贷款和信用贷款。抵押贷款顾名
查看全文：http://tecdat.cn/?p=27949 原文出处：拓端数据部落公众号 作者：Youming Zhang 随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。信用风险 管控一直是金融机构研究的热点问题。信贷违约预测目标包括两个方面。其一是为了使 债务人通过模型来进行财务方面
本来这段时间一直都在加紧我家“三胎”（易排通用智能规划平台）建设，毕竟我们的通用规划平台原定6月初就能上线，但因为其中遇到的各种技术问题及其它项目的突发情况，导致也只能跟随国家的003号航母，只能推迟上线，进度紧迫。经过近两个星期的奋战，终于将我们的【易排通用智能规划平台】
一、融合策略 1、热度榜 （1）数据源 猫眼热度排序、淘票票热度排序 （2）融合策略 a.策略一 ： 平均排名 不填充数据，有一个排名，就以一个作为基准；有两个排名，就计算两个的平均值。 （3）热度值转换 上述策略得到的score
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26341 原文出处：拓端数据部落公众号 本文数据采集于豆瓣读书网站，分析内容将基于豆瓣读书的图书评分和评论信息。 主题将紧紧围绕以下几点：有哪些书籍值得推荐？一般书籍的价格是多少？一本书的评分和评论数量之间是否存在某种关系？ 视频：R语言关联规则模
【问题描述】 作为篮球队教练，你需要从以下名单中选出 1 号位至 5 号位各一名球员，组成球队的首发阵容。 每位球员担任 1 号位至 5 号位时的评分如下表所示。请你计算首发阵容 1号位至 5 号位的评分之和最大可能是多少？ 对于这种难题，首先要把数据复制到excel中。
1、多分类指标 前面已经深入讨论了二分类任务的评估，下面来看一下对多分类问题的评估指标。 多分类问题的所有指标基本上都来自二分类指标，但要对所有类别进行平均。 除了精度，常用的工具有混淆矩阵和分类报告 sklearn.metrics.confusion_metrix sklearn.metrics.classification_repo
<FormItem label="您的评价" prop="level" v-if="typeModal == 3"> <Rate v-model="shenhemodal.level" clearable /> </FormItem> shenhemodal: { level: 0, },
Mascot 使用基于概率的评分。 这使得一个简单的 用于判断结果是否显着的规则。 使用质量值（肽质量或 MS/MS 碎片离子质量）进行匹配 总是按概率处理 基础。 总分是观察到的匹配是 随机事件。 直接报告概率可能会令人困惑。 部分原因是他们 包含非常广泛的量级，并且还因为“高”分数
Google评分卡 0 - you are unfamiliar with the subject area. 1 - you can read / understand the most fundamental aspects of the subject area. 2 - ability to implement small changes, understand basic principles and able to figure out additional details with mini
动机 本文是2020年的一篇论文。对于联邦学习框架，之前的工作FCF是针对隐式数据的，它将所有未产生评分的物品都当作是负样本，间接的保护了用户的隐私，但是对于显示数据（例如评分），它求导之后很容易被服务器识别出来，因为求导的式子中只包含有交互的物品(未交互的物品应该是为0)，因此会泄露用
文章目录 简介餐厅评分数据简介分析评分数据 简介 为了更好的熟练掌握pandas在实际数据分析中的应用，今天我们再介绍一下怎么使用pandas做美国餐厅评分数据的分析。 餐厅评分数据简介 数据的来源是UCI ML Repository，包含了一千多条数据，有5个属性，分别是： userID： 用户ID plac
独处时必看悬疑推理剧大全 呦呦 关注她 2,803 人赞同了该文章 1、《控方证人 》 评分9.6分 2、《我的天才女友 》 评分9.5分 3、《致命女人 》 评分9.4分 4、《盗梦空间》 评分9.4分 5、《非自然死亡 》 评分9.4分 6、《信号 》 评分9.2分 7、《俗女养
一：评分卡模型分数计算 公式 # odds计算公式 # 注意: 0为good, 1为bad odds = p/(1-p) # p为模型预测为bad的概率； odds越大，是bad的概率越高 # 由概率计算分数的公式 Score = A - B*log(odds, math.e) Score - PDO = A - B*log(2*odds, math.e) # 分数越低，bad概率越大 #
首先需要说明一下推荐系统数据中的几个类别： Item： 即我们要推荐的东西，如产品、电影、网页或者一条信息片段 User：对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人 Rating：用户对item的偏好的表达。评分可以是二分类的（如喜欢和不喜欢），也可以是整数（如1到5星）或连续（某个间隔的任何值）。 另外
信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。 一
一、矩阵算法概述 原本在使用各种APP的时候觉得推荐算法是一个神奇的东西，恰巧要做手厅用户的前人千面，所以利用协同过滤做了手厅的基于产品的推荐模型，发现出来的产品推荐很接近，更充满好奇心，所以有了接下来各种推荐算法的学习。在各种资料中，发现了基于矩阵分解的
相关属性有 android:islndicator : 是否用作指示，默认false，用户是无法更改的 android:numStars: 显示多少星星，整数 android:rating 默认评分制，浮点数 android:stepSize : 评分每次增加的值，必须为浮点数 还有两种样式 style="?android:attr/ratingBarStyleSmall" style="?android
Description 小 \(\mathrm{Z}\) 发明了一套新的电影评分系统。这套系统有三种操作：发布新电影、电影评分、以及询问电影评分的排名。具体是这样运作的：如果是发布新电影，并且这部电影的所有主演之前均没有出现过，那么这部电影的评分为 0，否则这部电影的评分为最近一部与该电影至少有一
自动作文评分是语言评测领域的一项重要子任务，可以帮助老师减少作文批改的负担。最近几年，有较多的学者致力于作文评分算法的研发，并取得了较大的进展。 自动作文评分系统一般由2个组件组成：作文表示组件和评分组件。根据作文表示组件，作文评分算法一般可以分为：基于手工特征的作文
1 奇异值分解 奇异值分解(SVD)是矩阵分解的一种形式，其中U和V的列被约束为相互正交 相互正交的优点是概念之间可以完全独立，并且可以用散点几何解释它们。 然而，这种分解的语义解释通常比较困难，因为这些潜在的向量包含正的和负的
1 介绍 降维方法可用于在质量和效率方面改进基于邻域的协同过滤方法。 特别是，在稀疏评分矩阵中很难稳健地计算成对相似性，但降维提供了在潜在因素方面的密集低维表示。因此，此类模型也称为潜在因子模型 latent factor model。
文章目录 1 简介1 设计概要2 课题背景和目的3 协同过滤算法原理3.1 基于用户的协同过滤推荐算法实现原理3.1.1 步骤13.1.2 步骤23.1.3 步骤33.1.4 步骤4 4 系统实现4.1 开发环境4.2 系统功能描述4.3 系统数据流程4.3.1 用户端数据流程4.3.2 管理员端数据流程 4.4 系统功能
