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Pre-work

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

65注意力评分函数

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

关于信贷评分卡模型，看这篇就够了！

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

基于简化的评分卡、Smote采样和随机森林的信贷违约预测

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

OptaPlanner将弃用DRL(Drools)评分方式！！！

　　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】

【榜单】院线榜单

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

拓端tecdat|关联规则APRIORI挖掘豆瓣读书评论爬虫采集数据与可视化

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

算法day25-----蓝桥杯：组队（excel解决）

【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。

评估指标与评分（下）：多分类指标及其他

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

iview rate 评分验证

<FormItem label="您的评价" prop="level" v-if="typeModal == 3"> <Rate v-model="shenhemodal.level" clearable /> </FormItem> shenhemodal: { level: 0, },

Mascot概率评分

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

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

FedRec Federated Recommendation With Explicit Feedback阅读笔记

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

数据分析实际案例之：pandas在餐厅评分数据中的使用

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

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

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 #

python评分卡模型

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

【无标题】矩阵分解

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

星级评分条 RatingBar

3744. 【TJOI2014】电影评分(movie)

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

自动作文评分算法概述

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

推荐系统笔记：基于SVD的协同过滤

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

推荐系统笔记：基于邻居的协同过滤问题中的降维

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。

毕业设计 - 题目: 基于协同过滤的电影推荐系统 - Django 在线电影推荐协同过滤

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