该算法以随机顺序循环遍历训练数据中的所有评级，并且对于每个已知评级r，它进行预测r *（基于向量x和y的点积）并计算预测误差e。...形成项目/用户的所有已知评级。因此，在更新项目时，我们可以旋转A和B而不是仅旋转它们的特征向量，在每个#Workers超级步骤中更新它们，最后计算新的特征向量。...此外，我们计算均方根误差（RMSE），它放大了绝对值的贡献。 image.png 物品推荐计算 为了获得所有用户的实际建议，我们需要找到每个用户具有最高预测评级的项目。...这种方法加速了计算，同时基于实验结果略微降低了推荐的质量。另一方面，群集中的项目是相似的，我们可以通过从每个群集中获取有限数量的项目来获得各种建议。...请注意，我们在Giraph之上也有k-means聚类实现，并且在计算中合并这一步骤非常简单。 与MLlib比较 Spark MLlib是一个非常流行的机器学习库，包含该领域领先的开源实现之一。
一方面，优化模型训练过程，在某类缺陷训练样本较少的情况下，使得模型“特别关注”此类缺陷。同时，进一步提升实例分割在缺陷边缘上的准确性，以便后续计算缺陷面积，进一步对缺陷程度进行评级。...一方面，Swin Transformer引入CNN中常用的层次化建模方式构建层次化Transformer，可以在增强模型对多尺度目标识别的鲁棒性。...另一方面，其引入局部建模思想，在位移窗口内进行上下文信息建模，避免了全局上下文建模导致的巨大的计算复杂度。...图4 本技术提出的模型架构图 2.数据分布均衡化技术 众所周知，数据不均衡最简单的两类解决方法是数据重采样（re-sampling）和损失函数重加权（re-weighting），来强化少样本类别的学习。...（2）Mask Scoring重打分 在经典的二阶段实例分割网络中，mask score与bbox score一致，均采用bbox head的分类置信度。
一方面，优化模型训练过程，在某类缺陷训练样本较少的情况下，使得模型“特别关注”此类缺陷。同时，进一步提升实例分割在缺陷边缘上的准确性，以便后续计算缺陷面积，进一步对缺陷程度进行评级。...一方面，Swin Transformer引入CNN中常用的层次化建模方式构建层次化Transformer，可以在增强模型对多尺度目标识别的鲁棒性。...另一方面，其引入局部建模思想，在位移窗口内进行上下文信息建模，避免了全局上下文建模导致的巨大的计算复杂度。 ...图4 本技术提出的模型架构图 2.数据分布均衡化技术 众所周知，数据不均衡最简单的两类解决方法是数据重采样（re-sampling）和损失函数重加权（re-weighting），来强化少样本类别的学习。...（2）Mask Scoring重打分 在经典的二阶段实例分割网络中，mask score与bbox score一致，均采用bbox head的分类置信度。
具有输出 x' 的训练包括应用随机梯度下降以最小化预定损失，例如均方误差： ? 深度自编码器 简单自动编码器的扩展版是 Deep Autoencoder（图 2）。...此矩阵中的每个条目都是用户给出特定电影的评分。输入 0 意味着用户没有给这部电影任何评价。例如。上图中，1 号用户给电影 3 的评级为四星，而电影第 1 则根本没有评级。...在原始的 MovieLens 数据集中，我仅使用每个用户的 10 个电影评级进行测试，其余（绝大多数）用于模型的训练。...TensorFlow 实现 1.模型架构 深度自编码器在这里作为一个类来实现，其中包含所有必需的操作，如类内的推理、优化、损失、准确性等。 在构造器中，内核初始化器设置了权重和偏差。...在此步骤之后，可以计算损失以及正则化损失（可选）。AdamOptimizer 会将损失函数最小化。请注意，该方法会返回一个均方根误差（RMSE）而不是均方误差（MSE），以测得更好的精度。
城投兑付高峰期在2019年全年和2021年1到3季度，主要体现在AA 级发行中。...集中兑付期面临负债重定价压力较大，不排除出现信用风险，特别是对于没有项目现金流支撑、集中兑付的AA级土地开发、基建类的城投平台。 2....4、应用场景/人群 4.1地方政府债投资人群 地方债持有人集中在商业银行 5、产品功能 地方政府评级产品旨在获取海量结构化和非结构化、公开和非公开的地方政府数据、构建专业模型、以大数据可视化、产品化的方式...5.3地方政府对比 勾选两个地方政府，可以对比两个地方政府的数据。...基于兴业银行多年投资经验，量化研究的模型最专业 4. 国内首创用户可以自定义调整模型，计算引擎重新计算 5.
Unexpected Loss在非正常业务情况下的损失，更难预测和计算 ?...potential reward 可以被度量的reward概率部分就是risk，不能度量概率的就是uncertainty 01.6 描述和区分风险的关键类别，解释每种风险怎么产生的，评估风险的影响 有8大类风险...企业风险管理 04.1 描述ERM和比较不同的ERM定义 ERM是一个公司管理关键风险和达到商业目标的框架 最小化unexpected earning volatility 最大化firm value...确定违约概率或信用评级，不应该只赚高评级的钱 2....敏感性或情景分析，用来评估特定因素波动的影响 optimal level of risk依赖于每个银行的不通聚焦业务 05.2 比较一个银行接受太少或太多风险和接受优化的风险级别 如果take little
然而，称为广义加性模型的线性回归的扩展允许将这些非线性项相对容易地拟合到数据中。对于广义加性模型，因变量取决于应用于每个预测变量的平滑函数的总和。...for (i in fihs) { x <- read_csv( copes bind_rows(hf, x) rm(x) 表 1：在每个站点测量的 15 分钟流级别的汇总统计数据...在数据探索过程中，每个站点的低流量数据中明显存在过多噪声。在停滞或接近停滞条件期间，多普勒流量计记录高度可变的流速并报告不切实际的流量。由于过多的数据噪声，从数据记录中清除了极低或停滞的流量时期。...单独的评级曲线用于使用测量的河流高度估计河流流量。Nash-Sutcliffe 效率 (NSE) 和归一化均方根误差用于评估测量和估计流量之间的拟合优度。...产生的 nRMSE 计算是一个百分比值。 结果 站点 基于探索性分析，为站点制定了两条评级曲线。评级曲线周期为2020-03-03至2020-11-30和2020-12-01至2021-01-31。
使用来自6,040个用户（MovieLens 1M数据集）的3,704部电影的994,168评级的训练集，评估基于用户的算法的相似性矩阵的计算成本为77.6秒，而基于项目的算法仅为28.4秒，每个人都使用...同样，项目相似性矩阵测量基于项目的框架中的任何项目对之间的相似性。三种常用的技术是Pearson，余弦和均方差（MSD），但应该使用什么相似度计算技术？...图3 - 模型大小比较（前8个电影列表，计算时间，命中率，按评级命中率） 使用上述MovieLens数据集，可以在具有余弦相似性的基于项目的模型上检查模型大小的影响。...仔细思考是否对系统的最重要事项进行评级。如何在屏幕上显示推荐？顶部列表中显示了多少项？清单的消费率是多少？ 模型大小可以减少材料计算量，同时有时也可以提高建议的质量。...从最终结果开始并向后工作，基于项目的协作过滤的目标是从给定用户尚未评级的所有项目集合中创建最高推荐列表。为此，将分数分配给该目标用户尚未评级的每个项目 - 候选生成步骤。
实验中对各种图像类别的星级进行分类，分类准确率可以达到90-98%，并观察到包含蓝天、开放环境和许多窗口的图像与好评相关联。 ?...另外，作者也测试Adma优化器的训练性能，Adma结合了RMSProp和AdaGrad的原理，其通过计算力矩估计值来对模型参数进行更新，具体公式如下所示： 但Adma需要注意的一个问题就是如果给定错误的参数...”在训练的过程中应该受到更少的惩罚，所以在该论文中采用类邻近性作为分类的测试指标。...论文中采用的损失函数是均方误差损失和交叉熵损失，其中均方误差的损失公式如下所示： 交叉熵损失具体公式如下所示： 3.2超参数调优 对于训练一个深度神经网络来说最让人头疼的就是超参数的调优。...因此此时应用的学习速率衰减似乎非常有帮助，这种高准确度的部分原因可以在下图中看到的评级分布。可以发现，由于平均评级聚集在4，该模型有更高的动机预测更高的星级。 ? ?
信用评级，是指独立的第三方信用评级中介机构对债务人如期足额偿还债务本息的能力和意愿进行评价，并用简单的评级符号表示其违约风险和损失的严重程度。...关键技术剖析 1.1 基本步骤和模块 在诸多技术中，最核心的是信用评级或评分模型。...其构建和使用过程通常包含四个步骤： 1）数据准备：包括模型数据库的建立、数据的录入、清洗和筛选，以及初步的计算工作，例如归一化，噪声剔除等。 ...目前的研究方向大体分为三类： ①如何从交易噪声和信息滞后的角度来定义不完全信息； ②如何处理信用产品定价模型中的参数估计和状态估计问题； ③如何利用copula函数来处理不完全信息下的违约传染问题...互联网金融信用定义为：互联网金融市场中由交易双方以及网络平台提供方之间形成的信用互动关系，即在互联网金融市场中，交易主体遵守市场合约的程度。
A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。...B卡，又称为行为评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户在续存期内的管理，如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测，仅适用于个人融资主体。...C卡，又称为催收评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理，仅适用于个人融资主体。...因为，个人信用风险评级模型包括申请者评级、行为评级、催收评级、欺诈评级等几类，开发每一类评级模型所需要的数据也是不同的，例如开发个人申请者评级模型需要的是个人客户申请融资类业务时提交的数据，开发个人行为评级模型需要的是存量个人客户的历史行为数据...有卡方检验的定义可知，我们可以使用自由度为r-1的卡方分布检验模型稳定性指数的显著性。
spark.ml中的实现具有以下参数： numBlocks 用户和项目将被分区为多个块的数量，以便并行化计算（默认为10）。 rank 模型中潜在因子的数量（默认为10）。...缩放正则化参数 我们通过用户在更新用户因素时产生的评级数或在更新产品因子时收到的产品评级数来缩小正则化参数regParam以解决每个最小二乘问题。...这通常发生在两种情况中： 在生产中，对于没有评级历史且未对模型进行过训练的新用户或项目（这是“冷启动问题”）。 在交叉验证期间，数据在训练和评估集之间分割。...在以下示例中，我们从MovieLens数据集加载评级数据，每行包含用户，电影，评级和时间戳。...然后，我们训练一个ALS模型，默认情况下，该模型假设评级是显式的（implicitPrefs为false）。 我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。
阿里云在提供单表百TB级别的存储能力下，可做到高并发、低延迟，能支撑业务实时查询能力；多份数据副本特性及异地容灾（两地共6份数据），存储做到数据高可靠性。...在笔者看来未来云计算厂商为证明自己的安全能力，或许都需要通过权威部门的相关认证和评级，就像现在大中型网站会贴出第三方安全机构的扫描认证标识一样。...这仅仅依靠云计算厂商的自我安全防护是不够的。第三方机构进行监管、通过定期认证、不定期抽查等方式便可以敦促厂商不断优化安全手段。评级和认证还会给用户提供一个参考，降低隐私侵害、数据泄漏等伤害。...同理，企业云计算厂商同样需要第三方认证和评级的背书。甚至这更重要，因为企业和组织拥有的数据规模更大，出现数据安全问题带来的经济损失远远超过个人的隐私泄漏损失。...例如中国药品电子监管网和阿里云均采用堡垒机登录运维数据库，制定了严格的系统安全管理制度，从技术上和管理上两个角度保障数据安全。 二是容灾能力。
详细步骤如下： 创建一个特征词频矩阵，它通常包含对每个文档中每个特征词的详细统计，引入到本例中，可以理解成每部电影是否属于某一类型。数字1代表属于该类型，而0代表不属于该类型，如下表所示。 ?...回顾一下基于内容的推荐系统中涉及的例子。基于内容的推荐引擎考虑用户画像和项目画像，通过计算用户画像和项目画像的相似度并基于用户偏好以为每个项目生成用户评级。...概率法 在概率法中，根据来自可用数据的先验概率构建一个概率模型，并根据计算每个用户对产品的偏好概率，如喜欢/不喜欢的概率值，生成推荐排序列表。...使用已有的历史用户和产品数据，我们可以从中提取出特征和输出类，然后构建机器学习模型。再使用生成的模型，生成最终的产品推荐列表。...本文还介绍了多种相似度计算的方法，如余弦相似度、欧氏距离和皮尔逊系数。对每个推荐系统的子分类也进行了说明。 今天的分享就到这里，谢谢大家。 ——本文摘自《自己动手做推荐引擎》 经出版方授权发布。
我们推荐系统的目标是构建一个mxn矩阵(称为效用矩阵)，它由每个用户-物品对的评级(或偏好)组成。最初，这个矩阵通常非常稀疏，因为我们只对有限数量的用户-物品对进行评级。 这是一个例子。...训练 我们的目标是为每个用户和每个物品找到最佳的嵌入向量。然后，我们可以通过获取用户嵌入和物品嵌入的点积，对任何用户和物品进行预测 成本函数：我们目标是使评分矩阵的均方误差最小。...K是一个超参数，通常是由经验决定的——它不应该太小，因为你想让你的嵌入学习足够的特征，但你也不希望它太大，因为它会开始过度拟合你的训练数据，增加计算时间。...我还添加了正则化功能，以确保我的模型不会过度适合训练数据。因此，我的代码中的梯度下降方程比上述方程稍微复杂。 正则成本函数为： ?...有一些复杂的基于内容的协同过滤模型可以用来解决这个问题。 评级并不总是可用的 很难从用户那里得到反馈。大多数用户只有在真正喜欢或绝对讨厌某样东西的时候才会给它打分。
那么A和B就属于同一类用户。可以将A看过的图书w也推荐给用户B。 Spark MLlib的ALS spark.ml目前支持基于模型的协作过滤，其中用户和产品由可用于预测缺失条目的一小组潜在因素来描述。...算法实现中spark.ml提供有以下参数： numBlocks是为了并行化计算而将用户和项目分割成的块的数量（默认为10）。 rank是模型中潜在因子的数量（默认为10）。...这通常发生在两种情况下： 在生产中，对于没有评级历史记录且未进行模型训练的新用户或物品（这是“冷启动问题”）。 在交叉验证过程中，数据分为训练集和评估集。...然后，我们训练一个ALS模型，默认情况下，这个模型的评分是明确的（implicitPrefs是false）。我们通过测量评级预测的均方根误差来评估推荐模型。...rmse(均方根误差)来评估模型 //为确保不获取到NaN评估参数，我们将冷启动策略设置为drop。
央行和各地方搭建征信平台（1996 年-2003 年）：这一阶段四大行由专业银行向商业银行转型以及一些股份行和地方性银行陆续设立成为征信市场发展的重要推动力，而商业银行仍是征信服务的主要需求方，征信服务主要体现为内部评级服务...，征信机构包括50 多家社会征信机构（如鹏元征信等）和80 家信用评级机构（如大公国际、中诚信等）。...ZestFinance 数据来源十分丰富，除了传统的信贷记录等数据，还包括大量交易信息、法律记录、租赁信息、网购信息等数据，能够更全面地刻画每个人的属性，公司的数据来源主要包括第三方、网络数据、直接询问用户等...ZestFinance的优势在于： （1）基于海量数据生成大量的风险变量，然后输入不同的预测模型（如欺诈模型、身份验证模型、还款能力模型等），每一个模型会从不同的角度预测个人的信用状况，而ZestFinance...我国目前已经完成企业征信备案和正在进行个人征信准备工作的征信机构大致可以分为两类——传统征信机构（含资信评级机构）和互联网公司。两类机构有望依托各自资源，形成不同的数据优势。
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